据悉，日前清华大学集成电路学院基于存算一体计算范式，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。
据介绍，**电阻器(Memristor)，是继电阻、电容、电感之后的第四种电路基本元件，并且可以在断电之后，仍能“**”通过的电荷，被当做新型纳米电子突触器件。
事实上，由于忆阻器的材料器件优化和集成工艺不成熟，清华团队只能靠自己在实验室里摸索，在一次又一次失败的实验中探索提高器件的一致性和良率weohvrs。
两年后，清华大学与中科院微电子所、北京大学等单位合作，优化忆阻器的器件工艺，制备出高性能忆阻器阵列，成为我国率先实现忆阻器阵列大规模集成的重要基础。
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2020年，该团队基于多阵列忆阻器，搭建了一个全硬件构成的完整存算一体系统，在这个系统上高效运行了卷积神经网络算法，成功验证了图像识别功能，比图形处理器芯片的能效高两个数量级，大幅提升了计算设备的算力，实现了以更小的功耗和更低的硬件成本完成复杂的计算。
清华大学表示，存算一体架构，就如同“在家办公”的新型工作模式，彻底消除了往返通勤的能量消耗，避免了往返通勤带来的时间延迟，还大大节约了办公场所的运营成本。
该团队创新设计出适用于忆阻器存算一体的高效片上学习的新型通用算法和架构(STELLAR)，从而成功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。
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