本报北京10月9日电（记者邓晖通讯员彭稳平）幻想一下，一枚芯片上集成了回忆和核算的才能，在维护用户隐私一起，还具有了相似人脑的自主学习，能耗仅为先进工艺下专用集成电路体系的1/35，听起来是否很奇特？
近期，清华大学集成电路学院教授吴华强、副教授高滨根据存算一体核算范式，研制出全球首颗全体系集成的、支撑高效片上学习（机器学习能在硬件端直接完结）的忆阻器存算一体芯片，在支撑片上学习的忆阻器存算一体芯片范畴获得严重打破，有望促进人工智能、无人驾驶可穿戴设备等范畴的开展。该研讨成果日前宣布在《科学》上。
早在1946年，“核算机之父”冯·诺依曼提出并界说了核算机架构，选用二进制的编码，由存储器和处理器别离完结数据存储和核算。可是，跟着人工智能等使用对数据存储和核算需求的不断的进步，存算一体的需求变得日益火急。
回忆电阻器，是继电阻、电容、电感之后的第四种电路根本元件。它可以在断电之后，仍能“回忆”电阻状况，被作为新式纳米电子突触器材。
面向传统存算别离架构限制算力提高的严重应战，吴华强、高滨聚集忆阻器存算一体技能讨论研讨，探究完成核算机体系新范式。忆阻器存算一体技能在底层器材、电路架构和核算范式上全面推翻了冯·诺依曼传统核算架构，可完成算力和能效的跨越式提高，一起，该技能还可使用底层器材的学习特性，支撑实时片上学习，赋能根据本地学习的边际练习新场景。
课题组根据存算一体核算范式，创造性提出适配忆阻器存算一体完成高效片上学习的新式通用算法和架构，经过算法、架构、集成方法的全流程协同立异，研制出全球首颗全体系集成的、支撑高效片上学习的忆阻器存算一体芯片。
放眼未来，吴华强期望团队的计划、技能可以走出实验室，实在推进科研成果转化，努力服务国家所需、社会所需。
