据清华大学10月9日消息,清华大学集成电路学院教授吴华强、副教授高滨团队基于存算一体计算范式,研制出全球首颗全系统集成的、支持高效片上学习(机器学习能在硬件端直接完成)的忆阻器存算一体芯片,在支持片上学习的忆阻器存算一体芯片领域取得重大突破,有望促进人工智能、自动驾驶可穿戴设备等领域发展。相关成果在线发表于最新一期的《科学》杂志。记忆电阻器(Memristor,忆阻器),是继电阻、电容、电感之后的第四种电路基本元件。它可以在断电之后,仍能「记忆」通过的电荷,被当做新型纳米电子突触器件。早在1946年,「计算机之父」冯·诺依曼提出并定义了计算机架构,采用二进制的编码,由存储器和处理器分别完成数据存储和计算。但是,随着人工智能等应用对数据存储和计算需求的不断提升,数据来回「搬运」处理,耗时长,功耗大,还可能存在「交通堵塞」的风险。2020年,钱鹤、吴华强团队基于多阵列忆阻器,搭建了一个全硬件构成的完整存算一体系统,在这个系统上高效运行了卷积神经网络算法,成功验证了图像识别功能,比图形处理器芯片的能效高两个数量级,大幅提升了计算设备的算力,实现了以更小的功耗和更低的硬件成本完成复杂的计算。相同任务下,该芯片实现片上学习的能耗仅为先进工艺下专用集成电路(ASIC)系统的1/35,同时有望实现75倍的能效提升。
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