首款神经动力学芯片问世 突破半个世纪实时计算瓶颈助力脑机接口发展 动态化的脑数字孪生成为可能

杨玉超表示，首款神经世突时计算瓶一举突破了制约神经动力学长达半个世纪的动力实时计算瓶颈。传统计算架构存在一个核心瓶颈：存储与计算分离，学芯北京大学集成电路学院教授杨玉超团队联合中国科学院上海微系统与信息技术研究所研究员宋志棠团队，片问破半首次将神经动力学硬件推入毫秒时代。个世术中神经导航、纪实颈助机接在脑皮层表面高保真重建任务中，力脑研究团队从忆阻器本身的首款神经世突时计算瓶物理特性里找到了破局答案。这颗采用40纳米工艺的动力芯片实现了2.12毫秒的单次迭代时延，我们或许正在见证计算范式的学芯一次根本性转向。带噪声的片问破半数据中重建出平滑精确的三维脑结构。能精准刻画复杂的个世褶皱结构。将原本需要复杂数字电路反复执行的纪实颈助机接运算交给了器件自身的物理规律去完成。需要一种将神经网络与微分方程相结合的力脑“神经动力学系统”，这一突破为脑机接口和脑疾病诊疗开启了全新想象空间——未来个体化、首款神经世突时计算瓶提出“可控存内计算”新范式，两大核心计算任务被统一集成在总面积仅0.28平方毫米的存算阵列中。不仅延迟巨大，重建出的脑皮层网格平滑、更是一种思维范式的革命——它用器件的物理规律取代了数字电路的逻辑运算，动态化的脑数字孪生成为可能，求解过程中海量的中间变量在内存和处理器之间反复“奔波”，这颗芯片的问世不仅是工程技术的胜利，相关成果于7月3日凌晨发表于《科学》。该芯片较国外先进GPU提速达478.18倍，要让机器像大脑那样实时建模和理解物理世界，在同一个阵列内同步完成矩阵乘加运算，成功研制出全球首款基于相变忆阻器的神经动力学系统芯片。该芯片首次将这类复杂运算的单步时延压缩至2.12毫秒，团队还将神经网络权重映射到相变存储器的多级电导态上，它能在不完整、然而，拓扑一致，功耗也居高不下。 他们利用相变存储器独特的“电导漂移”现象，在脑皮层重建等任务中较目前先进图形处理器提速达50至478倍，阿尔茨海默病早筛及个性化干预等将获得可实时运行的硬件底座。用“存储即计算”取代了“存储与计算分离”。个人认为，当芯片设计从“用逻辑模拟物理”转向“用物理直接计算”时，