北大团队发布全球首款忆阻器神经动力学芯片 突破实时计算瓶颈助力脑科学研究

北京大学集成电路学院与中国科学院上海微系统与信息技术研究所的科研团队，在神经动力学芯片领域取得重大突破。由杨玉超教授领衔、宋志棠研究员团队联合攻关的全球首款可控存内计算忆阻器神经动力学芯片正式问世，相关研究成果发表于国际顶级学术期刊《科学》杂志。该芯片首次将神经动力学系统单步运算时延压缩至2.12毫秒，标志着神经动力学硬件系统正式迈入毫秒级时代。

研究团队通过创新设计多级电导特性精准映射调控机制，成功突破传统神经动力学计算的时间瓶颈。在脑皮层重建等复杂任务中，该芯片较现有图形处理器（GPU）实现50至478倍的运算速度提升，为实时神经形态计算开辟了全新路径。这一突破性进展解决了困扰该领域长达半个世纪的实时计算难题，为类脑智能研究提供了关键硬件支撑。

芯片采用40纳米工艺制造，核心计算模块与步长漂移阵列集成于仅0.28平方毫米的微小区域内。通过集成编程脉冲生成电路、模数转换器等外围组件，构建起完整的神经动力学计算系统。其50MHz运行频率配合9级流水线架构，使单次迭代计算时延大幅降低，在保持高精度的同时实现了计算效率的质的飞跃。

实验数据显示，该芯片在三维流形网格生成等复杂场景中展现出卓越性能。通过模拟生物神经系统的动态演化过程，芯片可实时重建大脑皮层表面结构，为神经科学研究和脑机接口技术发展提供重要工具。这项成果不仅推动了存内计算技术的进步，更为人工智能与神经科学的交叉融合开辟了新的研究方向。

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