Récemment, l'équipe du professeur Wu Huaqiang et du professeur agrégé Gao Bin de l'École des circuits intégrés de l'Université Tsinghua a développé la première puce intégrée de calcul et de mémoire memristor entièrement intégrée au monde qui prend en charge un apprentissage efficace sur puce (l'apprentissage automatique peut être effectué directement du côté matériel) sur la base du paradigme informatique de stockage et de calcul intégré. Il a réalisé une percée majeure dans le domaine de la mémoire memristor et des puces de calcul intégrées qui prennent en charge l'apprentissage sur puce, et devrait promouvoir le développement de l'intelligence artificielle, des dispositifs portables de conduite autonome et d'autres domaines. Les résultats pertinents ont été publiés en ligne dans le dernier numéro de « Science ».
Les recherches internationales actuelles se concentrent principalement sur la démonstration des fonctions d'apprentissage au niveau des réseaux de memristors. Cependant, la réalisation d'une puce memristor entièrement intégrée au système prenant en charge un apprentissage efficace sur puce se heurte encore à de grands défis et n'a pas encore été réalisée. La raison principale est que la méthode de mise à jour du poids de haute précision requise par l'algorithme d'entraînement par rétropropagation traditionnel a une faible adaptabilité aux caractéristiques réelles du memristor.
Il est entendu que face au défi majeur de l'architecture traditionnelle de séparation du stockage et du calcul qui limite l'amélioration de la puissance de calcul, Wu Huaqiang et Gao Bin ont proposé de manière créative un nouvel algorithme et une nouvelle architecture universelle (STELLAR) qui adapte le stockage des memristors et l'intégration informatique pour obtenir un apprentissage efficace sur puce. Il réalise efficacement l'intégration tridimensionnelle monolithique de réseaux de memristors analogiques à grande échelle et de CMOS. Grâce à l'innovation collaborative de l'ensemble du processus d'algorithme, d'architecture et de méthodes d'intégration, ils ont développé la première puce intégrée de stockage et de calcul de memristors entièrement intégrée au monde qui prend en charge un apprentissage efficace sur puce.
La puce contient tous les modules de circuit nécessaires pour prendre en charge un apprentissage complet sur puce. Il a réalisé avec succès diverses vérifications de fonctions d'apprentissage incrémentielles sur puce telles que la classification d'images, la reconnaissance vocale et les tâches de contrôle. Il a démontré une grande adaptabilité, une haute efficacité énergétique, une grande polyvalence, une haute précision et d'autres caractéristiques, renforçant efficacement l'adaptabilité d'apprentissage des appareils intelligents dans des scénarios d'application pratiques. Dans le cadre de la même tâche, la consommation d'énergie de la puce pour l'apprentissage sur puce ne représente que 3 % de celle d'un système de circuit intégré spécifique à une application (ASIC) de technologie avancée. Il présente d'excellents avantages en matière d'efficacité énergétique et présente un grand potentiel d'application pour répondre aux besoins élevés en puissance de calcul de l'ère de l'intelligence artificielle. Il offre une voie de développement innovante pour surmonter le goulot d'étranglement en matière d'efficacité énergétique dans l'architecture informatique traditionnelle de von Neumann.
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