全球首颗！清华大学忆阻器存算一体芯片重大突破！

宣布时间：2023-09-30 22:01来源：清华大学

据清华大学民众号10月9日消息，近期，清华大学集成电路学院教授吴华强、副教授高滨基于存算一体盘算范式，研制出全球首颗全系统集成的、支持高效片上学习（机械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，有望增进人工智能、自动驾驶可衣着设备等领域的生长。该研究结果日前宣布在《科学》上。

以下内容整理自清华大学民众号：

突破从0到1 存算一体开启智算时代

影象电阻器（Memristor），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“影象”通过的电荷，被当做新型纳米电子突触器件。

自1946年以来，“盘算机之父”冯·诺依曼提出并界说了盘算机架构，该架构使用二进制编码，并由存储器和处理器划分执行数据存储和盘算。

然而，随着人工智能和其他应用对数据存储和盘算需求的不绝增长，数据来回“搬运”处理时间长、功耗大，甚至可能导致“交通梗塞”。

2012年，钱鹤和吴华强团队开始研究使用忆阻器进行存储。由于其时忆阻器的质料器件优化和集成工艺尚不可熟，该团队只能自行在实验室中进行探索。他们经历了多次失败的实验，逐渐提高了器件的一致性和良率。

两年后，清华大学与中科院微电子所、北京大学等机构相助，优化了忆阻器的器件工艺，制备出了高性能的忆阻器阵列，为我国率先实现大规模集成忆阻器阵列涤讪了重要基础。

在2020年，钱鹤和吴华强团队基于多个忆阻器阵列，构建了一个全硬件组成的完整存算一体系统。在这个系统中，他们高效地运行了卷积神经网络算法，并乐成地验证了图像识别功效。与图形处理器芯片相比，这个系统的能效横跨了两个数量级，大幅度提升了盘算设备的算力，实现了以更低的功耗和硬件本钱完成庞大的盘算。

存算一体架构的事情原理类似于“在家办公”的新型事情模式。它彻底消除了数据传输的能量消耗，制止了时间延迟，并大大节约了办公场合的运营本钱。在边沿盘算和云盘算中，这种架构具有广泛的应用前景。

多个忆阻器阵列芯片协同事情示意图

存算一体系统架构

跨越从1到75 边沿学习加速应用探索

十年磨一剑，钱鹤、吴华强领导团队立异设计出适用于忆阻器存算一体的高效片上学习的新型通用算法和架构（STELLAR），研制出全球首颗全系统集成的、支持高效片上学习的忆阻器存算一体芯片。

忆阻器存算一体学习芯片及测试系统

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。

基于忆阻器存算一体

实现高效片上学习的通用算法和架构

利用神经启发的忆阻器芯片进行边沿学习

小车自动追踪控制的增量学习演示

“存算一体片上学习在实现更低延迟和更小能耗的同时，能够有效�；び没б胶褪�。”博士后姚鹏介绍，该芯片参照仿生类脑处理方法，可实现差别任务的快速“片上训练”与“片上识别”，能够有效完成边沿盘算场景下的增量学习任务，以极低的耗电适应新场景、学习新知识，以满足用户的个性化需求。

好比，有些人习惯在数字“7”的中间加一短横。一开始，智能芯片并不认识这个符号，然而训练了两三个这样书写的“7”后，它就能准确将其识别为数字“7”。

团队合影

“路欠好走，却意义特殊，它是目今全球高科技领域较量的重要战场。”高滨认为，芯片研究是一件久久为功的事情，前方找不到的突破口，却能在日积月累的研究学习中获得。

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