一枚芯片，集成記憶和計算能力，保護用戶隱私的同時還具備類似人腦的自主學習功能，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教授吳華強、副教授高濱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，有望促進人工智能、自動駕駛、可穿戴設備等領域發(fā)展。近日，該成果在國際學術期刊《科學》上發(fā)表。
憶阻器，學名記憶電阻器，是繼電阻、電容、電感之后的第四種電路基本元件。斷電后，它仍能“記憶”通過的電荷，一般被當做新型納米電子突觸器件。
此次“芯”突破，研發(fā)團隊努力了11年。
2012年，團隊研究用憶阻器來做存儲，但由于材料器件優(yōu)化和集成工藝不成熟，只能一遍又一遍地在實驗室里“試錯”。兩年后，清華大學與中科院微電子所、北京大學等單位合作，優(yōu)化憶阻器的器件工藝，制備出高性能憶阻器陣列，成為我國率先實現憶阻器陣列大規(guī)模集成的重要基礎。
2020年，團隊又基于多陣列憶阻器，搭建了一個全硬件構成的完整存算一體系統(tǒng)。這種架構類似“在家辦公”的新工作模式，徹底消除了往返通勤的能量消耗，還節(jié)約了辦公場所的運營成本，在邊緣計算和云計算中有廣泛的應用前景。
最終，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，研制出全球首顆全系統(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，該芯片實現片上學習的能耗僅為先進工藝下專用集成電路系統(tǒng)的約3%，同時實現約75倍的能效提升。
“存算一體片上學習在實現更低延遲和更小能耗的同時，能夠有效保護用戶隱私和數據。”吳華強介紹，該芯片參照仿生類腦處理方式，可實現不同任務的快速“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，滿足用戶的個性化需求。比如，有些人習慣在數字“7”的中間加一短橫。一開始，芯片不認識這個符號，訓練兩三個這樣書寫的“7”后，它就能準確識別了。
摘下“全球首枚”桂冠的芯片，包含支持完整片上學習所必需的全部電路模塊，成功完成了圖像分類、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。
