據(jù)清華大學(xué)10月9日消息，清華大學(xué)集成電路學(xué)院教授吳華強(qiáng)、副教授高濱團(tuán)隊(duì)基于存算一體計(jì)算范式，研制出全球首顆全系統(tǒng)集成的、支持高效片上學(xué)習(xí)（機(jī)器學(xué)習(xí)能在硬件端直接完成）的憶阻器存算一體芯片，在支持片上學(xué)習(xí)的憶阻器存算一體芯片領(lǐng)域取得重大突破，有望促進(jìn)人工智能、自動(dòng)駕駛可穿戴設(shè)備等領(lǐng)域發(fā)展。相關(guān)成果在線發(fā)表于最新一期的《科學(xué)》雜志。

　　錢鶴、吳華強(qiáng)團(tuán)隊(duì)經(jīng)過11年科研“長征”，從憶阻器件到原型芯片再到系統(tǒng)集成，攻克了AI算力瓶頸難題，攻克“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)，成果涉及憶阻器集成芯片、存算一體系統(tǒng)、ADAM算法加速器......有望促進(jìn)人工智能、自動(dòng)駕駛、可穿戴等領(lǐng)域的發(fā)展。

　　記憶電阻器（Memristor，憶阻器），是繼電阻、電容、電感之后的第四種電路基本元件。它可以在斷電之后，仍能“記憶”通過的電荷，被當(dāng)做新型納米電子突觸器件。早在1946年，“計(jì)算機(jī)之父”馮·諾依曼提出并定義了計(jì)算機(jī)架構(gòu)，采用二進(jìn)制的編碼，由存儲(chǔ)器和處理器分別完成數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算。但是，隨著人工智能等應(yīng)用對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算需求的不斷提升，數(shù)據(jù)來回“搬運(yùn)”處理，耗時(shí)長，功耗大，還可能存在“交通堵塞”的風(fēng)險(xiǎn)。

　　2020年，錢鶴、吳華強(qiáng)團(tuán)隊(duì)基于多陣列憶阻器，搭建了一個(gè)全硬件構(gòu)成的完整存算一體系統(tǒng)，在這個(gè)系統(tǒng)上高效運(yùn)行了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，成功驗(yàn)證了圖像識(shí)別功能，比圖形處理器芯片的能效高兩個(gè)數(shù)量級(jí)，大幅提升了計(jì)算設(shè)備的算力，實(shí)現(xiàn)了以更小的功耗和更低的硬件成本完成復(fù)雜的計(jì)算。

　　集微網(wǎng)了解到，存算一體架構(gòu)徹底消除了數(shù)據(jù)在邏輯處理器與存儲(chǔ)芯片之間的搬遷問題，減少能量消耗及延遲，在邊緣計(jì)算和云計(jì)算中有廣泛的應(yīng)用前景。

　　相同任務(wù)下，該芯片實(shí)現(xiàn)片上學(xué)習(xí)的能耗僅為先進(jìn)工藝下專用集成電路（ASIC）系統(tǒng)的1/35，同時(shí)有望實(shí)現(xiàn)75倍的能效提升。

　　博士后姚鵬介紹，“存算一體片上學(xué)習(xí)在實(shí)現(xiàn)更低延遲和更小能耗的同時(shí)，能夠有效保護(hù)用戶隱私和數(shù)據(jù)?！痹撔酒瑓⒄辗律惸X處理方式，可實(shí)現(xiàn)不同任務(wù)的快速“片上訓(xùn)練”與“片上識(shí)別”，能夠有效完成邊緣計(jì)算場景下的增量學(xué)習(xí)任務(wù)，以極低的耗電適應(yīng)新場景、學(xué)習(xí)新知識(shí)，以滿足用戶的個(gè)性化需求。

　　吳華強(qiáng)希望團(tuán)隊(duì)的方案、技術(shù)能夠走出實(shí)驗(yàn)室，切切實(shí)實(shí)推動(dòng)科研成果轉(zhuǎn)化，致力服務(wù)國家所需、社會(huì)所需。

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