清华大学10月9日消息，清华大学集成电路学院教授吴华强、副教授高滨团队基于存算一体计算范式，研制出全球首颗全系统集成的、支持高效片上学习的忆阻器存算一体芯片，在支持片上学习的忆阻器存算一体芯片领域取得重大突破，有望促进人工智能、自动驾驶可穿戴设备等领域发展。相关成果发表于最新一期的《科学》杂志。

“存算一体”这一技术概念诞生于上世纪70年代，区别于1946年由冯·诺依曼提出的存储器和处理器分工处理数据的计算机架构，存算一体将计算能力嵌入存储器当中。在当时，由于芯片制造能力不成熟，且算力需求不旺盛，存算一体并未得到很好的发展。而随着人工智能等应用对于数据存储和计算需求的不断提升，处理数据的能耗逐渐增加，在传统存算分离结构当中，存储带宽可能导致在数据搬运上花费大量时间，进而制约芯片算力，与之相比，存算一体便体现出了独特优势。

该芯片可执行的任务包括运动控制、图像分类和语音识别。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（ASIC）系统的1/35，同时有望实现75倍的能效提升。

据介绍，该芯片参照仿生类脑处理方式，可实现不同任务的快速“片上训练”与“片上识别”，能够有效完成边缘计算场景下的增量学习任务，以极低的耗电适应新场景、学习新知识，以满足用户的个性化需求。

（JSSIA整理）