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          全球首顆!清華大學憶阻器存算一體芯片重大突破!

          2023-10-10 17:55:41 來源:清華大學

          據清華大學公眾號10月9日消息,近期,清華大學集成電路學院教授吳華強、副教授高濱基于存算一體計算范式,研制出全球首顆全系統集成的、支持高效片上學習(機器學習能在硬件端直接完成)的憶阻器存算一體芯片,在支持片上學習的憶阻器存算一體芯片領域取得重大突破,有望促進人工智能、自動駕駛可穿戴設備等領域的發展。該研究成果日前發表在《科學》上。

          內容整理自清華大學公眾號:


          突破從0到1 存算一體開啟智算時代

          記憶電阻器(Memristor),是繼電阻、電容、電感之后的第四種電路基本元件。它可以在斷電之后,仍能“記憶”通過的電荷,被當做新型納米電子突觸器件。

          自1946年以來,“計算機之父”馮·諾依曼提出并定義了計算機架構,該架構使用二進制編碼,并由存儲器和處理器分別執行數據存儲和計算。

          然而,隨著人工智能和其他應用對數據存儲和計算需求的不斷增長,數據來回“搬運”處理時間長、功耗大,甚至可能導致“交通堵塞”。

          2012年,錢鶴和吳華強團隊開始研究使用憶阻器進行存儲。由于當時憶阻器的材料器件優化和集成工藝尚不成熟,該團隊只能自行在實驗室中進行探索。他們經歷了多次失敗的實驗,逐漸提高了器件的一致性和良率。

          兩年后,清華大學與中科院微電子所、北京大學等機構合作,優化了憶阻器的器件工藝,制備出了高性能的憶阻器陣列,為我國率先實現大規模集成憶阻器陣列奠定了重要基礎。

          在2020年,錢鶴和吳華強團隊基于多個憶阻器陣列,構建了一個全硬件構成的完整存算一體系統。在這個系統中,他們高效地運行了卷積神經網絡算法,并成功地驗證了圖像識別功能。與圖形處理器芯片相比,這個系統的能效高出了兩個數量級,大幅度提升了計算設備的算力,實現了以更低的功耗和硬件成本完成復雜的計算。

          存算一體架構的工作原理類似于“在家辦公”的新型工作模式。它徹底消除了數據傳輸的能量消耗,避免了時間延遲,并大大節約了辦公場所的運營成本。在邊緣計算和云計算中,這種架構具有廣泛的應用前景。

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          多個憶阻器陣列芯片協同工作示意圖

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          存算一體系統架構


          跨越從1到75 邊緣學習加速應用探索


          十年磨一劍,錢鶴、吳華強帶領團隊創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(STELLAR),研制出全球首顆全系統集成的、支持高效片上學習的憶阻器存算一體芯片。


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          憶阻器存算一體學習芯片測試系統


          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(ASIC)系統的1/35,同時有望實現75倍的能效提升。


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          基于憶阻器存算一體

          實現高效片上學習的通用算法和架構


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          利用神經啟發的憶阻器芯片進行邊緣學習


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          小車自動追蹤控制的增量學習演示


          “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?!?strong style="margin: 0px; padding: 0px; outline: 0px; max-width: 100%; box-sizing: border-box !important; overflow-wrap: break-word !important;">博士后姚鵬介紹,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,以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,智能芯片并不認識這個符號,然而訓練了兩三個這樣書寫的“7”后,它就能準確將其識別為數字“7”。


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          團隊合影


          路不好走,卻意義非凡,它是當前全球高科技領域較量的重要戰場。”高濱認為,芯片研究是一件久久為功的事情,前方找不到的突破口,卻能在日積月累的研究學習中獲得。


          張文彬、姚鵬作為學術論文的第一作者,博士期間接觸了大量如半導體、微電子、軟件算法和類腦計算等不同方向的科研知識,積累了豐碩的研發成果和豐富的工程建設經驗。


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