國(guó)產(chǎn)芯再傳捷報(bào)！更小更快，腦科學(xué)應(yīng)用迎來(lái)全新拐點(diǎn)

一顆面積僅0.28平方毫米的小芯片，正在重新定義"模擬大腦"這件事的速度極限。

北京大學(xué)信息工程學(xué)院楊玉超教授團(tuán)隊(duì)聯(lián)合中國(guó)科學(xué)院上海微系統(tǒng)與信息技術(shù)研究所，研制出全球首款基于相變憶阻器的神經(jīng)動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)芯片。該成果于2026年7月5日發(fā)表于國(guó)際頂級(jí)期刊《科學(xué)》，在大腦皮層表面重建等高保真腦模擬任務(wù)中，該芯片的運(yùn)算速度比英偉達(dá)A100 GPU快50至478倍。

這不是一個(gè)小步改進(jìn)，而是數(shù)量級(jí)上的跨越。

要理解這顆芯片為何如此不同，需要先搞清楚一個(gè)關(guān)鍵概念：相變憶阻器。

普通芯片的邏輯是：先從內(nèi)存里把數(shù)據(jù)調(diào)出來(lái)，再交給處理器運(yùn)算，運(yùn)算完再寫回內(nèi)存。這個(gè)"搬運(yùn)"過(guò)程本身就耗時(shí)耗能，在處理海量神經(jīng)元信號(hào)時(shí)尤為明顯。憶阻器的思路則截然不同，它把存儲(chǔ)和計(jì)算合二為一，數(shù)據(jù)在哪里，運(yùn)算就在哪里發(fā)生，因此也被稱為"存內(nèi)計(jì)算"。

但相變憶阻器長(zhǎng)期有一個(gè)頑固的老問(wèn)題：器件的電導(dǎo)值會(huì)隨時(shí)間發(fā)生漂移，導(dǎo)致計(jì)算精度難以保證，速度和精度之間幾乎永遠(yuǎn)顧此失彼。這個(gè)困擾學(xué)界五十年的瓶頸，被楊玉超團(tuán)隊(duì)用一種巧妙的思路打破了。

研究團(tuán)隊(duì)提出了一種"可控存內(nèi)計(jì)算范式"，把相變存儲(chǔ)器件的電導(dǎo)漂移特性和多級(jí)電導(dǎo)特性不再視為缺陷，而是反其道而行之，將它們納入算法設(shè)計(jì)中加以利用。通過(guò)將器件物理特性與神經(jīng)動(dòng)力學(xué)算法系統(tǒng)性融合，芯片實(shí)現(xiàn)了自適應(yīng)積分步長(zhǎng)搜索與存內(nèi)乘積累加計(jì)算。

最終跑出來(lái)的數(shù)字令人印象深刻：?jiǎn)尾接?jì)算延遲僅2.12毫秒，整個(gè)芯片在40納米工藝上以50 MHz頻率運(yùn)行，配置9級(jí)流水線架構(gòu)。與目前最先進(jìn)的專用集成電路加速器相比，該芯片在等效神經(jīng)動(dòng)力學(xué)計(jì)算上實(shí)現(xiàn)了3.82至36.27倍的速度提升，功耗則降低了11.75至24.73倍。

速度數(shù)字之外，更值得關(guān)注的是這顆芯片所指向的應(yīng)用場(chǎng)景。

大腦皮層表面重建，是神經(jīng)科學(xué)和臨床醫(yī)學(xué)中一項(xiàng)極其耗時(shí)的任務(wù)。醫(yī)生或研究人員需要根據(jù)神經(jīng)影像數(shù)據(jù)，精確還原出大腦皮層的三維幾何結(jié)構(gòu)，這對(duì)阿爾茨海默病、癲癇等疾病的診斷和手術(shù)規(guī)劃至關(guān)重要。目前這類任務(wù)通常需要借助高性能GPU跑上數(shù)十分鐘甚至數(shù)小時(shí)，而新芯片將這一過(guò)程壓縮到毫秒量級(jí)，意味著未來(lái)有可能在手術(shù)臺(tái)旁實(shí)時(shí)完成。

腦機(jī)接口是另一個(gè)更具想象空間的方向?，F(xiàn)有的腦機(jī)接口系統(tǒng)，主要能做到的是讀取神經(jīng)信號(hào)并將其轉(zhuǎn)化為控制指令，比如讓癱瘓患者用意念控制機(jī)械臂。但下一代腦機(jī)接口的目標(biāo)遠(yuǎn)不止于此，它需要在毫秒級(jí)別實(shí)時(shí)理解大腦狀態(tài)、預(yù)測(cè)神經(jīng)動(dòng)力學(xué)的演化軌跡，并根據(jù)反饋進(jìn)行閉環(huán)調(diào)控。

這恰恰需要一個(gè)能在極低延遲下運(yùn)行高保真腦模型的硬件平臺(tái)，而這正是這顆芯片所提供的能力。研究人員指出，該芯片的出現(xiàn)有望推動(dòng)腦機(jī)接口從"簡(jiǎn)單的信號(hào)識(shí)別"跨越到"實(shí)時(shí)腦狀態(tài)建模與智能交互"，這是一個(gè)質(zhì)的飛躍。

該研究獲得了新基石科學(xué)基金、國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃、國(guó)家自然科學(xué)基金以及廣東存內(nèi)計(jì)算芯片重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室的聯(lián)合資助，并被列入北京大學(xué)2030重大培育項(xiàng)目。

這項(xiàng)工作的意義可以從兩個(gè)維度來(lái)理解。

從技術(shù)層面看，它證明了存內(nèi)計(jì)算不只是一個(gè)概念，而是真正可以在工程上落地、在實(shí)際任務(wù)中碾壓主流GPU的可行路徑。此前業(yè)界對(duì)憶阻器芯片的最大顧慮始終是可靠性和精度，這項(xiàng)工作直接在最難的環(huán)節(jié)上給出了答案。

從更宏觀的視角看，這顆芯片所代表的"以器件物理直接映射算法結(jié)構(gòu)"的設(shè)計(jì)哲學(xué)，與英偉達(dá)那種"用暴力算力堆通用算法"的路線是根本上不同的。當(dāng)大腦這個(gè)世界上最復(fù)雜的計(jì)算系統(tǒng)成為芯片設(shè)計(jì)的藍(lán)圖，計(jì)算效率的天花板或許遠(yuǎn)比人們想象的要高。

0.28平方毫米的面積，478倍的速度差距。這顆芯片很小，但它提出的問(wèn)題很大。