與非網 3 月 1 日訊，近日，清華大學微電子所、未來芯片技術高精尖創新中心錢鶴、吳華強團隊與合作者聯合在英國《自然》雜誌（Nature）在線發表論文表示，研製出基於憶阻器陣列芯片卷積網絡的完整硬件實現。
該存算一體系統在處理卷積神經網絡（CNN）時能效比前沿的圖形處理器芯片（GPU）高兩個數量級，可以說在一定程度上突破了“馮諾依曼瓶頸”的限制：大幅提升算力的同時，實現了更小的功耗和更低的硬件成本。
憶阻器是表示磁通與電荷關係的電路器件。憶阻具有電阻的量綱，但和電阻不同的是，憶阻的阻值是由流經它的電荷確定。因此，通過測定憶阻的阻值，便可知道流經它的電荷量，從而有記憶電荷的作用。最早提出憶阻器概念的人，是華裔的科學家蔡少棠，當時任教於美國的加州大學伯克利分校。
由於憶阻器尺寸小、能耗低，所以能很好地儲存和處理信息。一個憶阻器的工作量，相當於一枚 CPU 芯片中十幾個晶體管共同產生的效用。
據清華大學新聞頁面報道，當前國際上的憶阻器研究還停留在簡單網絡結構的驗證，或者基於少量器件數據進行的仿真。基於憶阻器陣列的完整硬件實現仍然有很多挑戰。
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