「科技日报」清华团队研制出全球首款多阵列忆阻器存算一体系统( 二 )
忆阻器性能好坏 ， 很大程度上取决于材料的选择与组合 。 吴华强说 ， 在选择材料时 ， 团队会考虑所选材料未来是否适合产业化 ， 材料的物理参数是否易调控 。
本着这些原则 ， 团队在常用于忆阻器的二氧化铪材料上 ， 添加了一层界面调控层 。 这个界面调控层是一种金属氧化层材料 ， 它的氧成分占比 ， 可以根据加工工艺的不同来精确控制 。 通过这种方法 ， 可以比较有效的控制二氧化铪忆阻层中的微观变化 ， 以及内部的温度和电场 。
“界面调控层就像一层口罩 ， 不仅能隔绝病毒、灰尘 ， 还能保暖、保湿 。 界面调控层类似 ‘口罩’的设计 ， 使我们的器件具有非常优异的电学特性 ， 而且可以在工厂里大规模生产 。 ”吴华强说 。
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多个忆阻器阵列芯片协同工作示意图 。 受访者供图
会率先应用在人工智能领域
其实 ， 早在2017年5月 ， 该团队就曾在《自然通讯》发表成果 ， 首次实现了基于1024个氧化物忆阻器阵列的类脑计算 ， 将氧化物忆阻器的集成规模提高了一个数量级 。 这使芯片更加高效地完成人脸识别计算任务 ， 将能耗降低到原来的千分之一以下 。
此次研究 ， 该团队则集成了8个包含2048个忆阻器的阵列 ， 以提高并行计算的效率 。
“这次研究的意义不仅是忆阻器的阵列翻番 ， 多阵列带来的阵列间的信号传递 ， 系统精度控制 ， 都是面临的新挑战 。 ”吴华强介绍 ， 为解决器件非理想特性造成的系统识别准确率下降问题 ， 他们提出一种新型的混合训练算法 ， 仅需用较少的图像样本训练神经网络 ， 并通过微调最后一层网络的部分权重 ， 使存算一体架构在手写数字集上的识别准确率达到96.19% ， 与软件的识别准确率相当 。
“用软件在传统计算架构上进行计算 ， 采用的是存储、计算分离的架构 ， 准确率高 ， 能耗大 ， 速度慢；但现在在存算一体芯片上 ， 也可以实现和软件识别同样的效果 ， 意味着存算一体芯片可以提高速度、降低能耗 ， 但是准确率依然很高 。 ”
此外 ， 团队提出了空间并行的机制 ， 将相同卷积核编程到多组忆阻器阵列中 ， 各组忆阻器阵列可并行处理不同的卷积输入块 ， 提高并行度来加速卷积计算 。
在此基础上 ， 团队搭建了全硬件构成的完整存算一体系统 ， 在系统里集成了多个忆阻器阵列 ， 并在该系统上高效运行了卷积神经网络算法 ， 成功验证了图像识别功能 ， 证明了存算一体架构全硬件实现的可行性 。
吴华强畅想 ， 忆阻器的“存算一体”潜力 ， 会率先应用在人工智能领域 ， 如果用基于忆阻器涉及的芯片生产手机 ， 那么芯片的算力几乎可以让手机掌握“读心术” ， “它能听懂你的声音 ， 知道你喜欢哪些照片 ， 会跟你越来越亲近、越来越智能 。 ”
【「科技日报」清华团队研制出全球首款多阵列忆阻器存算一体系统】来源：科技日报
编辑：李俊霞
审核：王小龙
终审：冷文生
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