厲害！我國(guó)成功研制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

據(jù)北京大學(xué)信息工程學(xué)院消息，新基石研究員、信息工程學(xué)院院長(zhǎng)、廣東省存算一體芯片重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任楊玉超教授團(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)研究所宋志棠研究員團(tuán)隊(duì)等，在國(guó)際頂級(jí)學(xué)術(shù)期刊《科學(xué)》發(fā)表題為“A sub-10-millisecond neural dynamical system based on phase change memristors”的研究成果，在新型神經(jīng)動(dòng)力學(xué)計(jì)算芯片領(lǐng)域取得重大突破。

研究團(tuán)隊(duì)成功研制出全球首個(gè)基于相變憶阻器的毫秒級(jí)神經(jīng)動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)芯片，突破了相變型憶阻器長(zhǎng)期面臨的“可控存內(nèi)計(jì)算”國(guó)際難題，首次將神經(jīng)動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)的單步運(yùn)算時(shí)延壓縮至 2.12 毫秒。

據(jù)介紹，神經(jīng)動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)能力與微分方程的連續(xù)演化機(jī)制相結(jié)合，在物理世界建模、計(jì)算成像等領(lǐng)域具有廣泛用途，自神經(jīng)動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)誕生半個(gè)世紀(jì)以來，如何在保持高精度連續(xù)建模能力的同時(shí)實(shí)現(xiàn)低延遲實(shí)時(shí)計(jì)算，始終是制約該類系統(tǒng)走向?qū)嶋H應(yīng)用的核心瓶頸。

針對(duì)這一問題，團(tuán)隊(duì)提出了基于相變型憶阻器的“可控存內(nèi)計(jì)算”新范式，通過調(diào)控相變存儲(chǔ)器電導(dǎo)漂移與多級(jí)電導(dǎo)特性，構(gòu)建出精準(zhǔn)可控的原位存內(nèi)計(jì)算機(jī)制，系統(tǒng)性地融合器件物理特性與神經(jīng)動(dòng)力學(xué)算法，實(shí)現(xiàn)了自適應(yīng)積分步長(zhǎng)的原位搜索以及多級(jí)電導(dǎo)的存內(nèi)乘累加計(jì)算芯片設(shè)計(jì)。

▲ 基于相變型憶阻器的毫秒級(jí)神經(jīng)動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)

基于相變器件兩種電導(dǎo)可控特性，采用 40 納米工藝制造神經(jīng)動(dòng)力學(xué)芯片，存內(nèi)計(jì)算與步長(zhǎng)漂移陣列總面積僅 0.28 平方毫米，并配備編程脈沖生成電路、模數(shù)轉(zhuǎn)換器等外圍電路。芯片運(yùn)行頻率為 50 MHz，單步積分僅需 9 級(jí)流水，最終實(shí)現(xiàn) 2.12 毫秒的神經(jīng)動(dòng)力學(xué)單次迭代計(jì)算時(shí)延，首次將神經(jīng)動(dòng)力學(xué)硬件系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)間推進(jìn)到毫秒級(jí)時(shí)代。

值得一提的是，該方案還顯著減少了傳統(tǒng)數(shù)字硬件中頻繁的讀寫、乘法運(yùn)算、緩存訪問與數(shù)據(jù)搬運(yùn)等高開銷操作，兼具高精度與實(shí)時(shí)性。

相關(guān)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在執(zhí)行相同神經(jīng)動(dòng)力學(xué)運(yùn)算時(shí)，該系統(tǒng)較當(dāng)前最先進(jìn)的專用加速器（ASIC）實(shí)現(xiàn) 3.82~36.27 倍速度提升以及 11.75~24.73 倍功耗降低；在腦皮層表面重建等高保真腦建模任務(wù)中，較 NVIDIA A100 GPU 提速達(dá) 50.38~478.18 倍。

這一突破對(duì)于腦機(jī)接口具有重要啟示。未來腦機(jī)接口不僅需要讀取神經(jīng)信號(hào)，更需要實(shí)時(shí)理解大腦狀態(tài)、預(yù)測(cè)神經(jīng)動(dòng)力學(xué)演化，并根據(jù)反饋進(jìn)行閉環(huán)調(diào)控。高保真腦建模能夠以毫秒級(jí)速度運(yùn)行，有望為腦機(jī)接口提供個(gè)體化、動(dòng)態(tài)化、可解釋的腦狀態(tài)模型，使腦機(jī)系統(tǒng)從簡(jiǎn)單信號(hào)識(shí)別走向?qū)崟r(shí)腦狀態(tài)建模與智能交互。

相關(guān)工作入選“面向 2030 北京大學(xué)重大培育項(xiàng)目”。該研究得到新基石研究員項(xiàng)目、國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃、國(guó)家自然科學(xué)基金、廣東省存算一體芯片重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、深圳市重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)研發(fā)計(jì)劃等支持。

來源：IT之家

▼ 往期熱文推薦 ▼

【溫馨提示】文中部分圖片來源網(wǎng)絡(luò)，版權(quán)歸屬原作者，若有不妥，請(qǐng)聯(lián)系告知修改或刪除。