原標題：全球首枚憶阻器存算一體晶片清華誕生
一枚晶片，整合記憶和計算能力，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積體電路系統有約75倍提升。這是清華大學積體電路學院教授吳華強、副教授高濱團隊研製出的全球首枚全系統整合、支援高效片上學習的憶阻器存算一體晶片，有望促進人工智慧、自動駕駛、可穿戴設備等領域發展。近日，該成果在國際學術期刊《科學》上發表。
憶阻器，學名記憶電阻器，是繼電阻、電容、電感之後的第四種電路基本元件。斷電後，它仍能“記憶”通過的電荷，一般被當做新型奈米電子突觸器件。
此次“芯”突破，研發團隊努力了11年。
2012年，團隊研究用憶阻器來做存儲，但由於材料器件優化和整合工藝不成熟，只能一遍又一遍地在實驗室裏“試錯”。兩年後，清華大學與中科院微電子所、北京大學等單位合作，優化憶阻器的器件工藝，製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模整合的重要基礎。
2020年，團隊又基於多陣列憶阻器，搭建了一個全硬體構成的完整存算一體系統。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，還節約了辦公場所的運營成本，在邊緣計算和雲計算中有廣泛的應用前景。
最終，團隊創新設計出適用於憶阻器存算一體的高效片上學習的新型通用演算法和架構，研製出全球首顆全系統整合的、支援高效片上學習的憶阻器存算一體晶片。相同任務下，該晶片實現片上學習的能耗僅為先進工藝下專用積體電路系統的約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，該晶片參照倣生類腦處理方式，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，晶片不認識這個符號，訓練兩三個這樣書寫的“7”後，它就能準確識別了。
摘下“全球首枚”桂冠的晶片，包含支援完整片上學習所必需的全部電路模組，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，有效強化智慧設備在實際應用場景下的學習適應能力，有望促進人工智慧、自動駕駛、可穿戴設備等領域的發展。
放眼未來，吳華強有一個目標——團隊的方案、技術能夠走出實驗室，切切實實推動科研成果轉化，致力服務國家所需、社會所需。（何蕊）
