清華團隊研製出全球首款多陣列憶阻器存算一體系統
金鳳
想讓手機聽得懂你的口音、能處理堪比「阿爾法狗」人機大戰的數據量，需要藉助強大的晶元算力。
傳統的晶元計算處理技術，會分別由存儲晶元和CPU進行數據存儲和計算。數據來回「搬運」處理，耗時長，功耗大，隨時有「交通堵塞」的風險。如果存儲和計算能力可以「合體」到一張晶元，信息處理能力將事半功倍。
2月26日，記者從清華大學獲悉，該校微電子所、未來晶元技術高精尖創新中心錢鶴、吳華強教授團隊，與合作者共同研發出一款基於多個憶阻器陣列的存算一體系統，在處理卷積神經網路時的能效，比圖形處理器晶元高兩個數量級，大幅提升計算設備的算力，且比傳統晶元的功耗降低100倍，相關成果近日發表於《自然》。
如用基於其設計的晶元生產手機，晶元的算力將使手機幾乎掌握「讀心術」，聽懂你的聲音，知道你喜歡哪些照片，和你越來越親近。
基於憶阻器晶元的存算一體系統。受訪者供圖
「存算一體」憶阻器打破算力瓶頸
如果我們把居家生活比作存儲，把上班比作計算，每天上班路上會消耗時間、能量，遇到早晚高峰，通勤時間會更長。這個場景和信息處理有很多相似之處，如果存儲和計算合二為一，就相當於居家辦公一樣，能減少通勤時間也能節省體力消耗，可以用更小的功耗實現更大的算力，減少數據傳輸的延遲。
隨著人工智慧應用對計算和存儲需求的不斷提升，集成電路晶元技術面臨諸多新挑戰。一方面，摩爾定律「漸行漸遠」，通過集成電路工藝微縮的方式獲得算力提升越來越難；另一方面，計算與存儲在不同電路單元中完成，會造成大量數據搬運的功耗，增加延遲。
所以，如何用計算存儲一體化突破AI算力瓶頸，成為近年來國內外的科研熱點。尋找合適的硬體，是提升算力的基礎之一。
「基於憶阻器的新型存算一體架構，可以打破算力瓶頸，滿足人工智慧等複雜任務對計算硬體的高需求。」該團隊的研究成員之一、清華大學未來晶元技術高精尖創新中心教授吳華強告訴科技日報記者。
憶阻器，是繼電阻、電容、電感之後的第四種電路基本元件，這種組件的電阻會隨著通過的電流量而改變。而且即使電流中斷，它的電阻仍然會停留在之前的值。用於計算領域，這意味著，即使斷電了，數據還可以保留。再加上憶阻器的尺寸小，可以大規模的集成，功耗又低，又適合做模擬計算，所以可以用來嘗試做存算一體、低能耗類腦計算。
不過，想讓憶阻器陣列實現晶元的功能，還需解決器件、系統、演算法等方面的瓶頸。
「憶阻器固有的非理想特性，例如器件間波動、器件電導卡滯、電導狀態漂移等，會導致計算準確率降低；此外，在架構方面，憶阻器陣列實現卷積功能需要以串列滑動的方式連續採樣、計算多個輸入塊，無法匹配全連接結構的計算效率。」吳華強說。
研究團隊成員高濱、姚鵬、吳華強、張清天、唐建石（從左到右）。受訪者供圖
DIY材料和器件，曾一度崩潰
十年磨一劍，波瀾起伏。如何優化材料和器件結構，製備出高性能的憶阻器陣列，來路並不平坦。吳華強用「一度崩潰」來形容。
「材料和工藝集成是最大的困難，因為沒有代工廠，只能在實驗室摸索，2012-2013年我們研究用憶阻器做存儲時，由於材料器件優化及集成工藝還不成熟，導致器件的一致性不好，良率不高，很崩潰。2014年後，我們與中科院微電子所、北京大學等單位合作，製備工藝慢慢提升。」
憶阻器性能好壞，很大程度上取決於材料的選擇與組合。吳華強說，在選擇材料時，團隊會考慮所選材料未來是否適合產業化，材料的物理參數是否易調控。
本著這些原則，團隊在常用於憶阻器的二氧化鉿材料上，添加了一層界面調控層。這個界面調控層是一種金屬氧化層材料，它的氧成分佔比，可以根據加工工藝的不同來精確控制。通過這種方法，可以比較有效的控制二氧化鉿憶阻層中的微觀變化，以及內部的溫度和電場。
「界面調控層就像一層口罩，不僅能隔絕病毒、灰塵，還能保暖、保濕。界面調控層類似 『口罩』的設計，使我們的器件具有非常優異的電學特性，而且可以在工廠里大規模生產。」吳華強說。
多個憶阻器陣列晶元協同工作示意圖。受訪者供圖
會率先應用在人工智慧領域
其實，早在2017年5月，該團隊就曾在《自然通訊》發表成果，首次實現了基於1024個氧化物憶阻器陣列的類腦計算，將氧化物憶阻器的集成規模提高了一個數量級。這使晶元更加高效地完成人臉識別計算任務，將能耗降低到原來的千分之一以下。
此次研究，該團隊則集成了8個包含2048個憶阻器的陣列，以提高並行計算的效率。
「這次研究的意義不僅是憶阻器的陣列翻番，多陣列帶來的陣列間的信號傳遞，系統精度控制，都是面臨的新挑戰。」吳華強介紹，為解決器件非理想特性造成的系統識別準確率下降問題，他們提出一種新型的混合訓練演算法，僅需用較少的圖像樣本訓練神經網路，並通過微調最後一層網路的部分權重，使存算一體架構在手寫數字集上的識別準確率達到96.19%，與軟體的識別準確率相當。
「用軟體在傳統計算架構上進行計算，採用的是存儲、計算分離的架構，準確率高，能耗大，速度慢；但現在在存算一體晶元上，也可以實現和軟體識別同樣的效果，意味著存算一體晶元可以提高速度、降低能耗，但是準確率依然很高。」
此外，團隊提出了空間並行的機制，將相同卷積核編程到多組憶阻器陣列中，各組憶阻器陣列可並行處理不同的卷積輸入塊，提高並行度來加速卷積計算。
在此基礎上，團隊搭建了全硬體構成的完整存算一體系統，在系統里集成了多個憶阻器陣列，並在該系統上高效運行了卷積神經網路演算法，成功驗證了圖像識別功能，證明了存算一體架構全硬體實現的可行性。
吳華強暢想，憶阻器的「存算一體」潛力，會率先應用在人工智慧領域，如果用基於憶阻器涉及的晶元生產手機，那麼晶元的算力幾乎可以讓手機掌握「讀心術」，「它能聽懂你的聲音，知道你喜歡哪些照片，會跟你越來越親近、越來越智能。」
來源：科技日報
編輯：李俊霞
審核：王小龍
終審：冷文生
