清华大学研制出全球首颗支持片上学习忆阻器存算一体芯片

清华大学研制出全球首颗支持片上学习忆阻器存算一体芯片当前国际上的相关研究主要集中在忆阻器阵列层面的学习功能演示，然而实现全系统集成的、支持高效片上学习的忆阻器芯片仍面临较大挑战，至今尚未实现，主要在于传统的反向传播训练算法所要求的高精度权重更新方式与忆阻器实际特性的适配性较差。据了解，面向传统存算分离架构制约算力提升的重大挑战，吴华强、高滨创造性提出适配忆阻器存算一体，实现高效片上学习的新型通用算法和架构（STELLAR），有效实现大规模模拟型忆阻器阵列与CMOS的单片三维集成，通过算法、架构、集成方式的全流程协同创新，研制出全球首颗全系统集成的、支持高效片上学习的忆阻器存算一体芯片。该芯片包含支持完整片上学习所必需的全部电路模块，成功完成图像分类、语音识别和控制任务等多种片上增量学习功能验证，展示出高适应性、高能效、高通用性、高准确率等特点，有效强化智能设备在实际应用场景下的学习适应能力。相同任务下，该芯片实现片上学习的能耗仅为先进工艺下专用集成电路（ASIC）系统的3%，展现出卓越的能效优势，极具满足人工智能时代高算力需求的应用潜力，为突破冯·诺依曼传统计算架构下的能效瓶颈提供了一种创新发展路径。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1389045.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1389045.htm

清华大学研制出全球首颗“机器学习能在硬件端直接完成”的芯片

清华大学研制出全球首颗“机器学习能在硬件端直接完成”的芯片近日，清华大学集成电路学院教授吴华强、副教授高滨团队基于存算一体计算范式，研制出全球首颗全系统集成的、支持高效片上学习（机器学习能在硬件端直接完成）的忆阻器存算一体芯片，在支持片上学习的忆阻器存算一体芯片领域取得重大突破，有望促进人工智能、自动驾驶可穿戴设备等领域发展。该芯片包含支持完整片上学习所必需的全部电路模块，成功完成图像分类、语音识别和控制任务等多种片上增量学习功能验证，展示出高适应性、高能效、高通用性、高准确率等特点，有效强化智能设备在实际应用场景下的学习适应能力。相同任务下，该芯片实现片上学习的能耗仅为先进工艺下专用集成电路（ASIC）系统的3%，展现出卓越的能效优势，极具满足人工智能时代高算力需求的应用潜力，为突破冯·诺依曼传统计算架构下的能效瓶颈提供了一种创新发展路径。

研究人员在高精度计算中释放忆阻器的威力

研究人员在高精度计算中释放忆阻器的威力麻省理工大学阿默斯特分校制作的集成芯片示例照片，其中包含不同尺寸的忆阻器横条阵列。图片来源：CanLi马萨诸塞大学阿默斯特分校电气与计算机工程系教授、《科学》（Science）杂志上发表的这项研究的通讯作者之一夏强飞解释说，在当前的计算方法下，每次要存储信息或给计算机布置任务时，都需要在内存和计算单元之间移动数据。当复杂的任务需要移动大量数据时，处理过程中就会出现"交通堵塞"。传统计算解决这一问题的方法之一是增加带宽。相反，Xia和他在阿默斯特大学、南加州大学以及计算技术制造商TetraMem公司的同事们利用模拟忆阻器技术实现了内存计算，通过减少数据传输次数来避免这些瓶颈。该团队的内存计算依赖于一种名为"忆阻器"的电子元件--它是内存和电阻器（控制电路中的电流）的结合体。忆阻器可以控制电路中的电流流向，同时还能"记忆"先前的状态，即使在电源关闭的情况下也是如此，这与当今基于晶体管的计算机芯片不同，后者只能在有电的情况下保存信息。忆阻器装置可编程为多个电阻等级，从而提高了一个单元的信息密度。当这种忆阻器电路被组织成一个交叉棒阵列时，就能以大规模并行的方式利用物理定律进行模拟计算，从而大大加快矩阵运算的速度，而矩阵运算是神经网络中最常用但却非常耗电的计算。计算在设备现场进行，而不是在内存和处理之间移动数据。夏用交通作类比，把内存计算比作大流行病高峰期几乎空无一人的道路："你消除了交通，因为（几乎）每个人都在家工作，"他说。"我们同时工作，但只将重要数据/结果发送出去"。此前，这些研究人员已经证明，他们的忆阻器可以完成低精度计算任务，如机器学习。其他应用还包括模拟信号处理、射频传感和硬件安全。夏说："在这项工作中，我们提出并演示了一种新的电路架构和编程协议，它可以使用多个相对低精度的模拟器件（如忆阻器）的加权和来有效地表示高精度数，与现有的量化方法相比，大大降低了电路开销、能耗和延迟。这篇论文的突破在于，我们进一步推动了这一领域的发展。这项技术不仅适用于低精度的神经网络计算，也适用于高精度的科学计算"。在原理验证演示中，忆阻器解决了静态和时变偏微分方程、纳维-斯托克斯方程和磁流体力学问题。他说："我们突破了自己的舒适区，从边缘计算神经网络的低精度要求扩展到高精度科学计算。"马萨诸塞大学阿默斯特分校的团队和合作者花了十多年时间才设计出合适的忆阻器设备，并为模拟内存计算构建了相当规模的电路和计算机芯片。"我们过去十年的研究使模拟忆阻器成为一项可行的技术。现在是时候把这样一项伟大的技术推向半导体行业，使广大的人工智能硬件社区受益了。"编译自:ScitechDaily...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1425908.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1425908.htm

清华大学集成电路学院教授魏少军：依靠工艺技术进步已几乎无法实现更高性能的计算

清华大学集成电路学院教授魏少军：依靠工艺技术进步已几乎无法实现更高性能的计算今日中国半导体行业协会IC设计分会理事长、清华大学集成电路学院教授魏少军在以“创芯未来共筑生态”为主题的2023中国临港国际半导体大会上对记者表示，当前依靠工艺技术进步几乎无法实现更高性能的计算，特别是从现有计算芯片的主流路线推演，已难以满足Z级超算的性能、功耗和成本需求，需要研发新的计算芯片架构来应对智能化、大算力的新挑战。来源：

无锡产业集团发行科创债券 专项用于集成电路及长三角一体化

无锡产业集团发行科创债券专项用于集成电路及长三角一体化近日，无锡产业集团在上交所成功发行全国首单专项用于集成电路及长三角一体化的科技创新公司债券“24锡产K2”，发行规模6.8亿元，期限5年，票面利率2.75%。本期债券由天风证券担任牵头主承销商，中金公司、东吴证券、华英证券联席主承销商，募集资金专项用于华虹无锡基地等重点产业项目，服务于长三角集成电路产业链协同发展。(上海证券报)

南京：加快构建算存运融合一体化、以高性能算力为主的多元算力基础设施体系

南京：加快构建算存运融合一体化、以高性能算力为主的多元算力基础设施体系近日，南京市政府办公厅印发《南京市推进算力产业发展行动方案》，提出坚持适度超前、创新驱动、绿色低碳的原则，加快构建算存运融合一体化、以高性能算力为主的多元算力基础设施体系，服务各行各业数字化、智能化转型升级，助力南京数字经济高质量发展。到2025年，数据中心总规模达到25万标准机架，总算力超过8.5EFLOPS（FP32），存储总量超60EB，先进存储容量占比达40%以上。（南京发布）