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据10月10日消息，清华大学集成电路学院吴华强教授、高斌副教授近日在基于集成存储的支持片上学习的忆阻器存储与计算集成芯片领域取得重大突破和计算计算范式。该研究成果发表在《科学》（Science）上。

据清华大学介绍，记忆电阻（忆阻器）是继电阻、电容、电感之后的第四种基本电路元件。它在断电后仍能“记忆”经过的电荷，被用作一种新型纳米电子突触器件。

2012年，何谦和吴华强团队开始研究利用忆阻器进行存储。但由于忆阻器的材料器件优化和集成工艺不成熟，团队只能依靠自己在实验室摸索，屡屡失败。在实验中探索改进的设备一致性和良率。

两年后，清华大学与中科院微电子研究所、北京大学等单位合作，优化忆阻器器件工艺，制备出高性能忆阻器阵列，成为我国迈向忆阻器的重要基础。率先实现忆阻器阵列大规模集成。

多个忆阻器阵列芯片协同工作示意图，来源清华大学官方微博，下同

2020年，何谦和吴华强团队基于多阵列忆阻器构建了完整的全硬件组成的一体化存储计算系统。他们在该系统上高效运行了卷积神经网络算法，并成功验证了图像识别功能。相比图形处理器芯片的能效高出两个数量级，大大提高了计算设备的计算能力，能够以更小的功耗和更低的硬件成本完成复杂的计算。

存储计算一体化系统架构

清华大学表示，存储计算一体化架构就像“在家办公”的全新工作模式，彻底消除了通勤的能源消耗，避免了通勤带来的时间延误，也大大节省了办公室的运营成本。边缘计算和云计算有着广阔的应用前景。

何谦和吴华强带领团队创新设计了适合忆阻器存储和计算高效片上学习的新型通用算法和架构（STELLAR），并开发出全球首个支持高效片上学习的全系统集成忆阻器。集成存储和计算芯片。

忆阻器集成学习芯片及测试系统

相同任务下，芯片实现片上学习的能耗仅为先进技术下专用集成电路（ASIC）系统的1/35，有望实现75倍的提升在能源效率方面。

基于忆阻器存储与计算一体化的通用算法和架构，实现高效片上学习

“存储和计算一体化的片上学习可以有效保护用户隐私和数据，同时实现更低的延迟和更小的能耗。”博士后姚鹏表示，该芯片指的是仿生类脑处理方式，可以实现不同任务的快速“片上”处理。 “训练”和“片上识别”可以有效完成边缘计算场景下的增量学习任务，以极低的功耗适应新场景、学习新知识，满足用户的个性化需求。

IT之家附上相关论文链接：

https://www.science.org/doi/full/10.1126/science.ade3483。

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