本报讯（记者陈彬）近日，清华大学集成电路学院教授吴华强、副教授高滨课题组基于存算一体计算范式，创造性提出适配忆阻器存算一体实现高效片上学习的新型通用算法和架构，并研制出全球首颗全系统集成、支持高效片上学习的忆阻器存算一体芯片。该研究成果在线发表于《科学》。
当前，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，但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，变得日益迫切。
面对传统存算分离架构制约算力提升的重大挑战，吴华强、高滨团队聚焦忆阻器存算一体技术研究，探索实现计算机系统新范式。忆阻器存算一体技术从底层器件、电路架构和计算理论颠覆了冯·诺依曼传统计算架构，可实现算力和能效的跨越式提升。同时，该技术还可利用底层器件的学习特性，支持实时片上学习，赋能基于本地学习的边缘训练新场景。
此前国际上的相关研究主要集中在忆阻器阵列层面的学习功能演示上，然而研制全系统集成、支持高效片上学习的忆阻器芯片仍面临较大挑战，一直未能实现。这主要因为传统反向传播训练算法所要求的高精度权重更新方式与忆阻器实际特性的适配性较差。
据悉，该团队研发的新芯片包含支持完整片上学习所必需的全部电路模块，成功完成图像分类、语音识别和控制任务等多种片上增量学习功能验证，展示出高适应性、高能效、高通用性、高准确率等特点，有效强化了智能设备在实际应用场景下的学习适应能力。相同任务下，该芯片实现片上学习的能耗仅为先进工艺下专用集成电路系统的3%，展现出卓越的能效优势，具有满足人工智能时代高算力需求的应用潜力，为突破能效瓶颈提供了一种创新发展路径。
相关论文信息：
https://doi.org/10.1126/science.ade3483