10月10日消息，據(jù)清華大學公眾號，近日，清華大學集成電路學院教授吳華強、副教授高濱基于存算一體計算范式，研制出全球首顆全系統(tǒng)集成的、支持高效片上學習（機器學習能在硬件端直接完成）的憶阻器存算一體芯片！

一枚芯片，集成記憶和計算的能力，保護用戶隱私的同時還具備類似人腦的自主學習，能效相較先進工藝下的專用集成電路系統(tǒng)有約75倍提升。這是清華大學集成電路學院團隊研制出的全球首枚全系統(tǒng)集成、支持高效片上學習的憶阻器存算一體芯片。

該成果近日發(fā)表在國際學術期刊《科學》上，有望促進人工智能、自動駕駛、可穿戴設備等領域的發(fā)展。

記憶電阻器，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，被當做新型納米電子突觸器件。早在1946年，“計算機之父”馮·諾依曼提出并定義了計算機架構(gòu)，采用二進制的編碼，由存儲器和處理器分別完成數(shù)據(jù)存儲和計算。但是，隨著人工智能等應用對數(shù)據(jù)存儲和計算需求的不斷提升，數(shù)據(jù)來回“搬運”處理，耗時長，功耗大，還可能存在“交通堵塞”的風險。

憶阻器存算一體學習芯片及測試系統(tǒng)

清華集成電路學院教授錢鶴、吳華強、高濱等帶領團隊創(chuàng)新設計出適用于憶阻器存算一體的高效片上學習的新型通用算法和架構(gòu)，研制出全球首枚全系統(tǒng)集成的、支持高效片上學習的憶阻器存算一體芯片。相同任務下，該芯片實現(xiàn)片上學習的能耗僅為先進工藝下專用集成電路系統(tǒng)約3%，同時有望實現(xiàn)75倍的能效提升。

“存算一體片上學習在實現(xiàn)更低延遲和更小能耗的同時，能夠有效保護用戶隱私和數(shù)據(jù)?！睋?jù)介紹，該芯片參照仿生類腦處理方式，可實現(xiàn)不同任務的快速“片上訓練”與“片上識別”，能夠有效完成邊緣計算場景下的增量學習任務，以極低的耗電適應新場景、學習新知識，以滿足用戶的個性化需求。比如，有些人習慣在數(shù)字“7”的中間加一短橫。一開始，智能芯片并不認識這個符號，然而訓練了兩三個這樣書寫的“7”后，它就能準確將其識別為數(shù)字“7”。

該芯片包含支持完整片上學習所必需的全部電路模塊，成功完成圖像分類、語音識別和控制任務等多種片上增量學習功能驗證，展示出高適應性、高能效、高通用性、高準確率等特點，有效強化智能設備在實際應用場景下的學習適應能力，有望促進人工智能、自動駕駛、可穿戴設備等領域的發(fā)展。放眼未來，吳華強希望團隊的方案、技術能夠走出實驗室，切切實實推動科研成果轉(zhuǎn)化，致力服務國家所需、社會所需。

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