01.成果简介

随着人工智能、大数据、物联网、区块链等新一代信息技术兴起，数据量呈现爆炸式增长，传统计算系统的算力难以满足海量数据的计算需求。与此同时，摩尔定律逐渐放缓，单纯依靠提高集成度、缩小晶体管尺寸来提升芯片及系统性能的路径正面临技术极限，通过引入忆阻器新器件、模拟计算新范式、存算一体新架构，将拓展出全新的高性能人工智能芯片与系统，实现计算能力的飞跃。

目前被广泛使用的经典冯·诺依曼计算架构下数据存储与处理是分离的，存储器与处理器之间通过数据总线进行数据传输，在面向大数据分析等应用场景中，这种计算架构已成为高性能低功耗计算系统的主要瓶颈之一：数据总线的有限带宽严重制约了处理器的性能与效率，且存储器与处理器之间存在严重性能不匹配问题。忆阻器存算一体系统把传统以计算为中心的架构转变为以数据为中心的架构，其直接利用阻变器件进行数据存储与处理，通过将器件组织成为交叉阵列形式，实现存算一体的矩阵向量乘计算。忆阻器存算一体系统可以避免数据在存储和计算中反复搬移带来的时间和能量开销，消除了传统计算系统中的“存储墙”与“功耗墙”问题，可以高效、并行的完成基础的矩阵向量乘计算，未来极有潜力成为支撑人工智能等新兴应用的核心技术。

图1.多个忆阻器阵列芯片协同工作示意图

清华大学吴华强教授团队实现了材料与器件、电路设计、架构和算法的软硬件协同等多方面原始创新，解决了系统精度损失等被广泛关注的难题：

材料与器件创新。科研团队选择了电学特性稳定的二氧化铪作为忆阻层核心材料，提出了通过插入少量氧化铝层来固定离子分布、抑制晶粒间界形成的新理论，提出了引入热增强层的新原理器件结构，成功抑制了忆阻器非理想特性的产生。

电路设计创新。开发了一套忆阻器与晶体管的混合电路设计方法，提出“差分电阻”设计思想，采取源线电流镜限流设计，抑制了忆阻器电路中可能产生的各种计算误差。

算法创新。提出了混合训练算法，仅用小数据量训练神经网络并只更新最后一层网络的权重，即可将存算一体硬件系统的计算精度达到与软件理论值相同的水平。

“技术链”创新。从“单点技术突破”拓展到“技术链突破”，开发了针对忆阻器存算一体芯片的电子设计自动化（EDA）工具，打通了从电路模块设计到系统综合再到芯片验证的设计全流程。

上述理论和方法发表于《自然》《自然·纳米技术》《自然·通讯》等国际顶级期刊，以及被誉为“集成电路奥林匹克”的“国际固态电路大会”等顶级学术会议。研究成果被“国际半导体技术路线图”和30多部综述文章长篇幅引用。团队已在该研究方向申请国内外专利72项，其中30项已获得授权，知识产权完全自主可控。

团队已研制出全球首款忆阻器存算一体芯片和系统，集成了8个忆阻器阵列和完整的外围控制电路，以更小的功耗和更低的硬件成本大幅提升了计算设备的算力。全系统的计算能效比当前主流的人工智能计算平台——图形处理器（GPU）高两个数量级。团队还设计了一款基于130nm工艺研制的完整忆阻器存算一体芯片，在MNIST数据集上计算速度已超过市面上28nm工艺的四核CPU产品近20倍，能效有近千倍的优势。

图2.多阵列忆阻器存算一体系统

02.应用前景

忆阻器存算一体系统技术就绪、工艺成熟、市场巨大、前景广阔。忆阻器成套工艺已导入国内某28nm集成电路线，将在明年实现量产。数家国际领先的科技企业与科研团队通过共建联合研究中心等合作方式，共同研发基于存算一体技术的高性能芯片。在AIoT时代，数据中心存在海量数据运算需求，智能手机、自动驾驶、可穿戴设备等终端存在日益增长的边缘计算需求，忆阻器存算一体系统将凭借高算力、低功耗的核心优势，提供变革性的解决方案。

03.知识产权

团队已在该研究方向申请国内外专利72项，其中30项已获得授权。

04.团队介绍

本成果团队长期研究新型半导体存储器技术，从阻变材料、器件结构、电路设计、制造工艺，到阻变存储器在嵌入式存储、信息安全、抗辐射和类脑等方面的应用，做了大量深入系统的研究工作。团队课题负责人为清华大学长聘教授、博士生导师，在Nature, Nature Communication, Nano Letters, Scientific Reports等高水平期刊和ISSCC,IEDM, VLSI, IMW等顶级会议发表论文100余篇，申请专利70余项。团队成员包括教授2人，研究员1人，副教授和副研究员4人，助理教授1人，高级工程师1人，以及博士后、博士和硕士约30人。

05.合作方式

投融资/专利许可。

06.联系方式

邮箱：liuyi2017@tsinghua.edu.cn

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