存算一体芯片

阻变存储器存算一体芯片研究取得进展

中国团队在忆阻器存算一体芯片新架构领域取得新进展

当前，生成式人工智能已引爆新一轮智能革命的发展浪潮，大算力支撑下的人工智能技术极大改变着人类的生产生活方式。可随之而来的海量参数令算力需求持续攀升，如何解决庞大的算力缺口，实现能效比的大幅提升，正在变得日益迫切。高算力、高能效芯片作为算力的具体载体，已成为驱动本轮智能革命发展的核心底座，更是推动人类社会不断发展的动力源泉。

对生物大脑定位能力的模仿，常被应用于车辆检测、虚拟听觉系统等场景。随着摩尔定律逐渐放缓，传统硬件平台难以满足实时定位场景中不断增长的算力需求。近年来备受关注的存算一体类脑计算技术，能够大幅度减少数据在存储与计算单元之间的传输开销，有望突破存储墙瓶颈的限制，实现算力的大幅提升。然而，与分类任务不同，定位任务的输入信息和检测位置均为连续值，对计算硬件平台自身非理想因素的容忍度较低。迄今为止，如何高效实现声音定位一直是国内外关注的热点问题。

近日，清华大学微纳电子系、北京未来芯片技术高精尖创新中心副教授高滨联合多家合作单位，在《自然·电子》（Nature Electronics）在线发表了题为“类脑计算芯片”（Neuro-inspired computing chips）的综述文章。该文章系统介绍了类脑计算芯片的历史、现状与未来展望，并重点分析了存算一体芯片的设计方法与研究挑战。