清華大學(xué)憶阻器存算一體芯片取得重大突破！

業(yè)內(nèi)最新消息，近日清華大學(xué)集成電路學(xué)院教授吳華強(qiáng)、副教授高濱基于存算一體計(jì)算范式，在支持片上學(xué)習(xí)的憶阻器存算一體芯片領(lǐng)域取得重大突破！最新的研究成果發(fā)表在國(guó)際知名科學(xué)期刊《Science》中。

從憶阻器件到原型芯片再到系統(tǒng)集成，清華大學(xué)錢鶴、吳華強(qiáng)團(tuán)隊(duì)歷經(jīng) 11 年科研 “長(zhǎng)征” 協(xié)同攻關(guān) AI 算力瓶頸難題，攻克 “卡脖子” 關(guān)鍵核心技術(shù)，成果涉及憶阻器集成芯片存算一體系統(tǒng)、ADAM算法加速器等等。

該芯片上集成了記憶和計(jì)算的能力，在保護(hù)用戶隱私的同時(shí)還具備類似人腦的自主學(xué)習(xí)能力，但能耗僅為先進(jìn)工藝下專用集成電路系統(tǒng)的 1/35，是全球首款全系統(tǒng)集成、支持高效片上學(xué)習(xí)的憶阻器存算一體芯片，有望促進(jìn)人工智能、自動(dòng)駕駛可穿戴設(shè)備等領(lǐng)域的發(fā)展。

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，因其斷電后仍能 “記憶” 通過(guò)電荷的特性被當(dāng)做新型納米電子突觸器件。

早在1946年 “計(jì)算機(jī)之父” 馮·諾依曼提出并定義了計(jì)算機(jī)架構(gòu)，采用二進(jìn)制的編碼，由存儲(chǔ)器和處理器分別完成數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算。然而隨著人工智能等應(yīng)用對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算需求的不斷提升，數(shù)據(jù)來(lái)回 “搬運(yùn)” 處理，耗時(shí)長(zhǎng)，功耗大，還可能存在 “交通堵塞” 的風(fēng)險(xiǎn)。

2012年，錢鶴、吳華強(qiáng)團(tuán)隊(duì)開始研究用憶阻器來(lái)做存儲(chǔ)，但由于憶阻器的材料器件優(yōu)化和集成工藝不成熟，團(tuán)隊(duì)只能靠自己在實(shí)驗(yàn)室里摸索，在一次又一次失敗的實(shí)驗(yàn)中探索提高器件的一致性和良率。

兩年后，清華大學(xué)與中科院微電子所、北京大學(xué)等單位合作，優(yōu)化憶阻器的器件工藝，制備出高性能憶阻器陣列，成為我國(guó)率先實(shí)現(xiàn)憶阻器陣列大規(guī)模集成的重要基礎(chǔ)。

2020年，錢鶴、吳華強(qiáng)團(tuán)隊(duì)基于多陣列憶阻器，搭建了一個(gè)全硬件構(gòu)成的完整存算一體系統(tǒng)，在這個(gè)系統(tǒng)上高效運(yùn)行了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，成功驗(yàn)證了圖像識(shí)別功能，比圖形處理器芯片的能效高兩個(gè)數(shù)量級(jí)，大幅提升了計(jì)算設(shè)備的算力，實(shí)現(xiàn)了以更小的功耗和更低的硬件成本完成復(fù)雜的計(jì)算。

存算一體架構(gòu)就如同 “在家辦公” 的新型工作模式，徹底消除了往返通勤的能量消耗，避免了往返通勤帶來(lái)的時(shí)間延遲，還大大節(jié)約了辦公場(chǎng)所的運(yùn)營(yíng)成本，在邊緣計(jì)算和云計(jì)算中有廣泛的應(yīng)用前景。

十年磨一劍，錢鶴、吳華強(qiáng)帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新設(shè)計(jì)出適用于憶阻器存算一體的高效片上學(xué)習(xí)的新型通用算法和架構(gòu)(STELLAR)，研制出全球首顆全系統(tǒng)集成的、支持高效片上學(xué)習(xí)的憶阻器存算一體芯片。

相同任務(wù)下，該芯片實(shí)現(xiàn)片上學(xué)習(xí)的能耗僅為先進(jìn)工藝下專用集成電路(ASIC)系統(tǒng)的1/35，同時(shí)有望實(shí)現(xiàn)75倍的能效提升。

“存算一體片上學(xué)習(xí)在實(shí)現(xiàn)更低延遲和更小能耗的同時(shí)，能夠有效保護(hù)用戶隱私和數(shù)據(jù)。”博士后姚鵬介紹，該芯片參照仿生類腦處理方式，可實(shí)現(xiàn)不同任務(wù)的快速“片上訓(xùn)練”與“片上識(shí)別”，能夠有效完成邊緣計(jì)算場(chǎng)景下的增量學(xué)習(xí)任務(wù)，以極低的耗電適應(yīng)新場(chǎng)景、學(xué)習(xí)新知識(shí)，以滿足用戶的個(gè)性化需求。

比如，有些人習(xí)慣在數(shù)字“7”的中間加一短橫。一開始，智能芯片并不認(rèn)識(shí)這個(gè)符號(hào)，然而訓(xùn)練了兩三個(gè)這樣書寫的“7”后，它就能準(zhǔn)確將其識(shí)別為數(shù)字“7”。.

因?yàn)閼涀杵餍酒难邪l(fā)涉及到材料科學(xué)、物理學(xué)、電子工程等多學(xué)科的前沿知識(shí)，因此在研究過(guò)程中存在諸多技術(shù)挑戰(zhàn)，比如如何實(shí)現(xiàn)憶阻器件的大規(guī)模集成。通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)和理論研究，團(tuán)隊(duì)提出了架構(gòu)-電路-工藝協(xié)同優(yōu)化方法，為存算一體系統(tǒng)的設(shè)計(jì)提供了指導(dǎo)。

此外還有工程挑戰(zhàn)，有了大規(guī)模集成的工藝、關(guān)鍵的電路設(shè)計(jì)后，如何克服底層多尺度非理想導(dǎo)致的誤差，集合成一個(gè)高效的系統(tǒng)芯片?最終在團(tuán)隊(duì)老師和學(xué)生的共同努力下研究提出了 STELLAR 架構(gòu)，完成算法優(yōu)化及仿真實(shí)驗(yàn)，制備出全系統(tǒng)集成的高效存算一體學(xué)習(xí)芯片，實(shí)現(xiàn)速度和能效的大幅提升。

來(lái)源：清華大學(xué)