忆阻器存算一体芯片技术：AI硬件新突破

"该资源是2020年智东西与清华大学联合推出的AI芯片合辑第27讲课件，主题为‘基于忆阻器的存算一体芯片与系统’，由清华大学微电子学研究所的姚鹏进行讲解。内容涵盖集成电路与人工智能的背景、AI硬件面临的挑战及存算一体技术的解决方案、忆阻器在存算一体中的应用和发展前景，以及对未来其他趋势的展望。" 正文： 讲座首先介绍了集成电路与人工智能的背景。集成电路的发展遵循摩尔定律，即每隔18个月，芯片上的晶体管数量会翻一番，这推动了信息时代的基石——集成度和算力的持续提升。从1971年的Intel 4004到2019年的华为麒麟990，晶体管数量经历了从2250到103亿的巨大飞跃。随着技术的进步，信息时代的新趋势表现为各种智能化应用，如自动驾驶、智能机器人、人机对弈和人脸识别等。 人工智能的发展与算法和算力的耦合密切相关。从Rosenblatt和Mark1感知机的早期尝试，到1999年Nvidia GeForce256开启GPU时代，再到2012年AlexNet和2016年AlphaGo的胜利，算力的提升极大地促进了人工智能的演进。GPU的加速作用使得深度学习进入黄金时期，算力与人工智能相互促进，形成了当前的繁荣局面。 面对AI硬件的挑战，存算一体技术成为一种破局之策。传统的冯诺依曼架构中，数据在存储器和处理器之间的传输成为性能瓶颈，即所谓的“冯诺依曼瓶颈”。忆阻器，作为新型的非易失性存储元件，因其独特的电导可调性，被认为是在存算一体芯片中的重要突破。忆阻器可以同时执行存储和计算，大大减少了数据传输，提高了运算效率。 忆阻器在存算一体芯片中的发展是本讲座的核心。忆阻器的特性使其在实现神经网络计算方面具有潜力，能够模拟生物神经元和突触的行为，从而构建出更加接近生物大脑的计算模型。通过忆阻器的并行处理能力，可以实现大规模的并行计算，提高AI系统的能效比。 最后，报告展望了其他可能的趋势和方向，包括量子计算、类脑计算、新型存储技术等。这些技术将进一步推动AI芯片的发展，为未来的智能应用提供更强大的硬件支撑。 这份资料深入探讨了基于忆阻器的存算一体芯片与系统，揭示了集成电路与人工智能的交织关系，以及如何通过创新技术克服AI硬件的挑战，为读者提供了丰富的AI芯片设计和发展的洞察。