中国研究团队在忆阻存算一体技术领域取得新进展
华中科大集成电路学院缪向水教授、李祎教授团队在《科学进展》（Science Advances）期刊在线发表了团队在忆阻存算一体技术方面的最新研究成果。该研究结合了忆阻全模拟域迭代电路和数字处理器的特点和优势，构建了一套异构矩阵方程求解系统，为实现低时间复杂度、高精度、高能效的忆阻存算一体硬件提供了新方案。
矩阵方程求解是现代科学与工程建模的基础问题。在密度泛函计算、TCAD等实际任务中，计算机系统通常需要求解复杂的高维矩阵方程以满足建模精度需求。当前，主流数字计算机面临数值迭代算法O (N³)时间复杂度的限制以及冯·诺依曼架构瓶颈导致的算力与能效挑战。忆阻存算一体技术被视为实现高能效计算的新范式，然而国际上已报道的大部分忆阻方程求解器由于低精度模拟计算机制的限制，时间复杂度、能效和精度三个重要性能指标之间存在突出矛盾。
为解决上述难题，研究团队在前期忆阻矩阵方程求解器的研究基础上，提出了将忆阻全模拟求解器与数字处理器融合，构建混合域异构矩阵方程求解系统的新思路。该系统可在忆阻阵列中执行全模拟迭代，以低时间复杂度生成初始解，进而利用数字处理器计算修正得到高精度解（Analog Iteration with Digital Refinement, AIDR）。实验中，团队制备了一种基于二值忆阻器的迭代求解电路，在模拟域内实现了可变精度的矩阵方程数值迭代计算。该电路具有可扩展的拓扑结构和O (1) 计算时间复杂度，在基准求解测试中取得了10-3的求解误差，从而支撑AIDR系统在亚线性时间复杂度（O (Nb)，b = 0.38）下实现误差低于10-12的高精度求解。将AIDR系统用于扩散方程求解、硅P-N结平衡态模拟等计算任务中进行性能评估，结果表明在达到与商用CPU（Intel Core i5-13600K）相当求解精度（双浮点计算精度）时，系统实现了的41-128倍求解速度提升以及81-160倍的能耗降低。
该项研究不仅为基于忆阻器构建低时间复杂度、高精度浮点计算系统难题提供了有效方案，所设计的忆阻模拟迭代电路还可以作为实现大规模集成的求解器芯片的核心模块。研究成果有望进一步应用于计算建模、机器人定位与地图构建等场景，开拓忆阻存算一体技术在科学计算、具身智能等重要领域的应用潜力。
