10月9日，清华大学公布消息，清华大学集成电路学院教授吴华强、副教授高滨团队基于存算一体计算范式，研制出全球首颗全系统集成的、支持高效片上学习（机器学习能在硬件端直接完成）的忆阻器存算一体芯片，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。
忆阻器存算一体学习芯片及测试系统 （图片来源：清华大学）
记忆电阻器（Memristor），是继电阻、电容、电感之后的第四种电路基本元件。它可以在断电之后，仍能“记忆”通过的电荷，被当做新型纳米电子突触器件。
相同任务下，该芯片实现片上学习的能耗仅为先进工艺下专用集成电路（ASIC）系统的1／35，同时有望实现75倍的能效提升。
基于忆阻器存算一体实现高效片上学习的通用算法和架构（图片来源：清华大学）
全球首颗全系统集成的忆阻器存算一体芯片的诞生，意味着我们在芯片领域取得了重大的突破。这款芯片是清华大学集成电路学院教授吴华强和高滨团队基于存算一体计算范式研制的成果，它支持高效片上学习，即机器学习能在硬件端直接完成。
存算一体计算范式是一种创新的计算方式，它将存储和计算这两个环节融合到了一起，提高了计算效率。全系统集成的忆阻器存算一体芯片则进一步将这个概念推向了新的高度，实现了芯片级别的整体优化，这有望极大地促进人工智能、自动驾驶、可穿戴设备等领域的发展。
在人工智能领域，这种芯片可以提高算法的执行效率，加快数据处理速度，有助于推动人工智能技术的进一步发展。在自动驾驶领域，高效率的计算芯片可以帮助实现更快速的车联网数据处理，为自动驾驶汽车的研发和应用提供更强有力的支持。在可穿戴设备领域，这种芯片的功耗低、体积小，可以极大地延长设备的续航时间，提升用户体验。
全球首颗全系统集成的忆阻器存算一体芯片的诞生，意味着清华大学在全球芯片设计领域处于领先地位。不仅代表了我们在芯片设计方面的领先地位，也象征着我们对于存算一体计算范式的深入理解和掌握，更预示着我们在这三个领域中可能有的巨大潜力和前景。这是一个历史性的突破，将对未来的科技发展产生深远影响。
对于提升中国的科技实力和国际竞争力具有重要的意义。同时，这也为中国未来的科技发展提供了新的方向和思路，将促进存算一体计算范式的进一步发展和应用。
