清华用忆阻器制人工神经网络芯片能效实现突破_电荷

近日，清华大学在英国《自然》杂志（Nature）在线发表论文，研制出基于忆阻器阵列芯片卷积网络的完整硬件实现。据悉，该论文由清华大学微电子所、未来芯片技术高精尖创新中心钱鹤、吴华强团队与合作者联合完成。

基于忆阻器芯片的存算一体系统来源：清华大学

对于忆阻器的概念，百度百科上做了这样的解释。它是表示磁通与电荷关系的电路器件。忆阻具有电阻的量纲，但和电阻不同的是，忆阻的阻值是由流经它的电荷确定。因此，通过测定忆阻的阻值，便可知道流经它的电荷量，从而有记忆电荷的作用。最早提出忆阻器概念的人，是华裔的科学家蔡少棠，当时任教于美国的加州大学伯克利分校。

由于忆阻器尺寸小、能耗低，所以能很好地储存和处理信息。一个忆阻器的工作量，相当于一枚CPU芯片中十几个晶体管共同产生的效用。

据清华大学新闻页面报道，当前国际上的忆阻器研究还停留在简单网络结构的验证，或者基于少量器件数据进行的仿真。基于忆阻器阵列的完整硬件实现仍然有很多挑战。

而此次，钱鹤、吴华强团队所研发的存算一体系统，不仅大幅度提升算力，同时实现了更小的功耗和更低的硬件成本。（校对/LL)

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