【硬件】研究人员研制出基于忆阻器阵列芯片卷积网络的完整硬件实现，大幅提升算力同时功耗更小、成本更低
与非网 3 月 1 日讯 ， 近日 ， 清华大学微电子所、未来芯片技术高精尖创新中心钱鹤、吴华强团队与合作者联合在英国《自然》杂志（Nature）在线发表论文表示 ， 研制出基于忆阻器阵列芯片卷积网络的完整硬件实现 。
该存算一体系统在处理卷积神经网络（CNN）时能效比前沿的图形处理器芯片（GPU）高两个数量级 ， 可以说在一定程度上突破了“冯诺依曼瓶颈”的限制：大幅提升算力的同时 ， 实现了更小的功耗和更低的硬件成本 。
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忆阻器是表示磁通与电荷关系的电路器件 。 忆阻具有电阻的量纲 ， 但和电阻不同的是 ， 忆阻的阻值是由流经它的电荷确定 。 因此 ， 通过测定忆阻的阻值 ， 便可知道流经它的电荷量 ， 从而有记忆电荷的作用 。 最早提出忆阻器概念的人 ， 是华裔的科学家蔡少棠 ， 当时任教于美国的加州大学伯克利分校 。
由于忆阻器尺寸小、能耗低 ， 所以能很好地储存和处理信息 。 一个忆阻器的工作量 ， 相当于一枚 CPU 芯片中十几个晶体管共同产生的效用 。
【【硬件】研究人员研制出基于忆阻器阵列芯片卷积网络的完整硬件实现，大幅提升算力同时功耗更小、成本更低】据清华大学新闻页面报道 ， 当前国际上的忆阻器研究还停留在简单网络结构的验证 ， 或者基于少量器件数据进行的仿真 。 基于忆阻器阵列的完整硬件实现仍然有很多挑战 。
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