基于忆阻器的存算一体技术

瓶颈期，我们仍处于弱人工智能时代。如何更近一步，跨入强人工智能，敲击着每一位智能研究者的心。

算法提升，则是走向强人工智能的一个方向；而受脑启发的硬件设计，则是人工智能的另一方向。

在硬件层面上，智能研究如何从对人脑的研究中受益？随着我国在类脑计算方面的深入，已有越来越多的学者开始拷问这一问题。

2020年4月25日，在未来论坛青创联盟线上学术研讨中，开展了AI+脑科学的主题讨论，共有六位嘉宾发表演讲，从Brain Science for AI和AI for Brain Science两个不同的视角进行前沿讨论。

其中来自清华大学的吴华强老师做了题目为“大脑启发的存算一体技术”的报告。在报告中吴教授介绍到：当思考未来计算的时候，量子计算、光计算是向物理找答案，类脑计算、存算一体是向生物找答案，也就是向大脑找答案。

目前吴老师正在芯片上做电子突触新器件，做存算一体的架构。新器件方面主要研究的是忆阻器，它的特点是可以多比特，同时非易失，即把电去掉可以保持阻值，并且它速度很快。

另外，吴老师还提到，其用存算一体的计算结构设计的芯片与树莓派28纳米的CPU做过对比，在准确率相当的情况下，前者运行一万张图片是3秒，后者是5

（编辑：吉安站长网）

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