全球首顆憶阻器芯片，清華團隊突破了什么？

人工智能技術(shù)的發(fā)展浪潮極大地改變了人類的生產(chǎn)生活方式，對當(dāng)前人類文明的各個領(lǐng)域產(chǎn)生了深刻的影響，并且還將持續(xù)深入地影響下去。

但人工智能技術(shù)依靠大算力的支撐，隨著技術(shù)的爆炸式發(fā)展，它對大算力的需求也節(jié)節(jié)高升。然而，現(xiàn)有的算力短缺與龐大的算力需求之間形成了越來越突出的矛盾。芯片作為算力的物質(zhì)載體，面臨著急需攻克的挑戰(zhàn)。如何加快研制高算力、高能效的芯片，解決龐大的算力缺口，實現(xiàn)算力的大幅提升，是當(dāng)前的硬件技術(shù)需要解決的迫切問題，也是卡住人工智能技術(shù)發(fā)展速度“脖子”的核心問題。

日前，清華大學(xué)集成電路學(xué)院教授吳華強、副教授高濱團隊基于存算一體計算范式，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，有望促進人工智能、自動駕駛、可穿戴設(shè)備等領(lǐng)域發(fā)展。相關(guān)成果以“面向邊緣學(xué)習(xí)的全集成類腦憶阻器芯片”（Edge Learning Using a Fully Integrated Neuro-Inspired Memristor Chip）為題在線發(fā)表在最新一期的《科學(xué)》上。

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什么是憶阻器芯片呢？據(jù)介紹，憶阻器（Memristor）是繼電阻、電容、電感之后的第四種電路基本元件。

在憶阻器芯片發(fā)明之前的傳統(tǒng)芯片都是基于馮·諾依曼模型的，它將存儲器和處理器分開，并通過數(shù)據(jù)總線進行連接，需要在處理器和內(nèi)存之間來回移動數(shù)據(jù)。這種存算分離帶來的高能耗和高延遲、低隱私和低安全性、低適應(yīng)性和低魯棒性，成為制約算力提升的一大挑戰(zhàn)。

為了解決這些問題和挑戰(zhàn)，一種新的計算范式被提出，即存算一體計算范式。存算一體計算范式是指將存儲器和處理器集成在一個芯片上，并利用存儲器本身的物理特性來進行計算。這樣就解決了傳統(tǒng)計算架構(gòu)范式的不足。

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存算一體計算范式的關(guān)鍵是存儲器本身就具有計算功能，為了實現(xiàn)這一點，一種新型的存儲器件被發(fā)明，這就是憶阻器。憶阻器是一種像人腦神經(jīng)元一樣具有記憶功能的電阻器，在斷電之后，它仍能“記憶”起之前通過的電荷。它是電子學(xué)領(lǐng)域的一項重大突破，在數(shù)據(jù)存儲、計算、加密和通信方面都表現(xiàn)出了巨大的潛力。

自 2012 年以來，清華大學(xué)錢鶴、吳華強、高濱團隊從研發(fā)憶阻器件、原型芯片起步，一步步發(fā)展到系統(tǒng)集成、計算理論，研制出全球首顆全系統(tǒng)集成的、支持高效片上學(xué)習(xí)的憶阻器存算一體芯片，所有與學(xué)習(xí)相關(guān)的計算均在該芯片上完成。

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硬件實測結(jié)果顯示，該芯片包含支持完整片上學(xué)習(xí)所必需的全部電路模塊，在涉及圖像分類、語音識別、控制任務(wù)的多個片上學(xué)習(xí)任務(wù)中，該芯片的能耗僅為先進工藝下專用集成電路（ASIC）系統(tǒng)的3%，同時有望實現(xiàn)75倍的能效提升，還能夠有效保護用戶隱私和數(shù)據(jù)。展示出高適應(yīng)性、高能效、高通用性、高準(zhǔn)確率等特點，極具滿足人工智能時代高算力需求的應(yīng)用潛力。

參考文獻

[1]https://www.science.org/doi/full/10.1126/science.ade3483

策劃制作

本文為科普中國-星空計劃作品

出品｜中國科協(xié)科普部

監(jiān)制｜中國科學(xué)技術(shù)出版社有限公司、北京中科星河文化傳媒有限公司

作者丨曾心月 科普創(chuàng)作者

審核丨黃永光 中國科學(xué)院半導(dǎo)體研究所 光電子芯片 副研究員

責(zé)編丨鐘艷平 祁媛（實習(xí)生）