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我国研制全球首款基于可控存内计算的忆阻器神经动力学芯片
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全球首款神经动力学芯片将单步时延压至2.12毫秒，首次实现实时计算，比GPU快50倍以上，这是神经拟态芯片落地的关键一步，做实时仿真和边缘AI的可以留意。
AI 摘要
北京大学集成电路学院联合中科院上海微系统所，发布全球首款基于可控存内计算的忆阻器神经动力学芯片，首次将单步运算时延压缩至2.12毫秒。芯片采用40纳米工艺，存内计算阵列与外围电路总面积0.28平方毫米，运行频率50 MHz，单步积分仅需9级流水。在脑皮层重建等任务中较当前GPU提速50至478倍，突破神经动力学实时计算瓶颈。相关成果7月3日发表于《科学》。
原文
IT之家 7 月 4 日消息，北京大学集成电路学院官方公众号昨日（7 月 3 日）发布博文，宣布联合发布全球首款基于可控存内计算的忆阻器神经动力学芯片，首次将神经动力学系统的单步运算时延压缩至 2.12 毫秒。
IT之家援引博文介绍，该项目由该校杨玉超教授带领，联合中国科学院上海微系统与信息技术研究所研究员宋志棠团队推进，相关成果于 7 月 3 日发表在《科学》上。
该研究首次将这类复杂运算的单步时延压缩至 2.12 毫秒，在脑皮层重建等任务中较目前先进图形处理器（GPU）提速达 50 至 478 倍，一举突破了制约神经动力学长达半个世纪的实时计算瓶颈。
该芯片采用 40 纳米工艺制造，存内计算与步长漂移阵列总面积仅 0.28 平方毫米，并配备编程脉冲生成电路、模数转换器等外围电路。
芯片运行频率为 50 MHz，单步积分仅需 9 级流水，最终实现 2.12 毫秒的神经动力学单次迭代计算时延，首次将神经动力学硬件系统运行时间推进到毫秒级时代。
