北京大学集成电路学院近日宣布，其科研团队成功研制出全球首款基于可控存内计算的忆阻器神经动力学芯片，将神经动力学系统的单步运算时延大幅压缩至2.12毫秒。这一突破性成果由该校杨玉超教授团队联合中国科学院上海微系统与信息技术研究所宋志棠研究员团队共同完成，相关论文已于国际顶级学术期刊《科学》发表。
研究团队通过创新的多级电导特性精准映射调控机制，首次实现了毫秒级神经动力学系统的硬件化。在脑皮层重建等复杂任务中，该芯片相比当前最先进的NVIDIA A100图形处理器，运算速度提升达50至478倍，成功突破了困扰神经动力学领域长达半个世纪的实时计算瓶颈。这一成果标志着神经动力学硬件系统正式迈入毫秒级时代。
芯片采用40纳米工艺制造，核心计算单元与步长漂移阵列总面积仅0.28平方毫米。研究团队通过集成编程脉冲生成电路、模数转换器等外围电路，构建了完整的存内计算系统。在50MHz运行频率下，单步积分运算仅需9级流水处理，最终达成2.12毫秒的单次迭代计算时延。
该芯片在实时大脑皮层表面重建和三维流形网格生成等应用场景中展现出显著优势。研究团队表示，这项突破不仅为脑机接口、神经形态计算等领域提供了全新硬件平台，更通过存内计算架构的创新，为人工智能与神经科学的交叉研究开辟了新路径。目前团队正持续优化芯片能效比，探索其在边缘计算和生物医学工程中的潜在应用。
