業(yè)內最新消息，近日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，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！最新的研究成果發(fā)表在國際知名科學期刊《Science》中。
從憶阻器件到原型芯片再到系統(tǒng)集成，清華大學錢鶴、吳華強團隊歷經(jīng) 11 年科研 “長征” 協(xié)同攻關 AI 算力瓶頸難題，攻克 “卡脖子” 關鍵核心技術，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算的能力，在保護用戶隱私的同時還具備類似人腦的自主學習能力，但能耗僅為先進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、支持高效片上學習的憶阻器存算一體芯片，有望促進人工智能、自動駕駛可穿戴設備等領域的發(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” 通過電荷的特性被當做新型納米電子突觸器件。
早在1946年 “計算機之父” 馮·諾依曼提出并定義了計算機架構，采用二進制的編碼，由存儲器和處理器分別完成數(shù)據(jù)存儲和計算。然而隨著人工智能等應用對數(shù)據(jù)存儲和計算需求的不斷提升，數(shù)據(jù)來回 “搬運” 處理，耗時長，功耗大，還可能存在 “交通堵塞” 的風險。
2012年，錢鶴、吳華強團隊開始研究用憶阻器來做存儲，但由于憶阻器的材料器件優(yōu)化和集成工藝不成熟，團隊只能靠自己在實驗室里摸索，在一次又一次失敗的實驗中探索提高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，成為我國率先實現(xiàn)憶阻器陣列大規(guī)模集成的重要基礎。
2020年，錢鶴、吳華強團隊基于多陣列憶阻器，搭建了一個全硬件構成的完整存算一體系統(tǒng)，在這個系統(tǒng)上高效運行了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法，成功驗證了圖像識別功能，比圖形處理器芯片的能效高兩個數(shù)量級，大幅提升了計算設備的算力，實現(xiàn)了以更小的功耗和更低的硬件成本完成復雜的計算。
存算一體架構就如同 “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的時間延遲，還大大節(jié)約了辦公場所的運營成本，在邊緣計算和云計算中有廣泛的應用前景。
十年磨一劍，錢鶴、吳華強帶領團隊創(chuàng)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(tǒng)集成的、支持高效片上學習的憶阻器存算一體芯片。
相同任務下，該芯片實現(xiàn)片上學習的能耗僅為先進工藝下專用集成電路(ASIC)系統(tǒng)的1/35，同時有望實現(xiàn)75倍的能效提升。
“存算一體片上學習在實現(xiàn)更低延遲和更小能耗的同時，能夠有效保護用戶隱私和數(shù)據(jù)。”博士后姚鵬介紹，該芯片參照仿生類腦處理方式，可實現(xiàn)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(shù)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(shù)字“7”。.
因為憶阻器芯片的研發(fā)涉及到材料科學、物理學、電子工程等多學科的前沿知識，因此在研究過程中存在諸多技術挑戰(zhàn)，比如如何實現(xiàn)憶阻器件的大規(guī)模集成。通過大量實驗和理論研究，團隊提出了架構-電路-工藝協(xié)同優(yōu)化方法，為存算一體系統(tǒng)的設計提供了指導。
此外還有工程挑戰(zhàn)，有了大規(guī)模集成的工藝、關鍵的電路設計后，如何克服底層多尺度非理想導致的誤差，集合成一個高效的系統(tǒng)芯片?最終在團隊老師和學生的共同努力下研究提出了 STELLAR 架構，完成算法優(yōu)化及仿真實驗，制備出全系統(tǒng)集成的高效存算一體學習芯片，實現(xiàn)速度和能效的大幅提升。
來源：清華大學
下載文檔
