面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片的相变忆阻器神经动力学系统与毫秒级脑建模.docx

更新时间：2026-09-19 19:08:24 大小：37K 上传用户：江岚查看TA发布的资源 标签：存算一体芯片相变忆阻器神经动力学系统脑建模存内计算 下载积分：2分评价赚积分（如何评价?）打赏收藏评论(0) 举报

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面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片的相变忆阻器神经动力学系统与毫秒级脑建模

摘要

神经动力学系统将神经网络的表达能力与微分方程的连续演化机制相结合，在物理世界建模、计算成像和脑科学等领域具有广泛用途。然而，传统数字硬件在运行神经动力学系统时面临存储与计算分离导致的延迟瓶颈。本文基于北京大学杨玉超教授团队在《科学》期刊发表的最新成果，分析了基于相变忆阻器的毫秒级神经动力学系统芯片的技术原理，通过"可控存内计算"新范式，将神经动力学系统的单步运算时延压缩至2.12ms，在脑皮层表面重建等高保真脑建模任务中较NVIDIA A100 GPU提速50.38-478.18倍，功耗降低至1/24.73-1/11.75，标志着存算一体芯片在神经动力学计算领域取得重大突破。

一、神经动力学系统的计算瓶颈

1.1 神经动力学系统

神经动力学系统将神经网络的学习表达能力与微分方程的连续动态演化机制相结合，能够从不完整、带噪声的数据中重建出平滑精确的三维结构。但其求解过程需要反复进行积分、误差控制和自适应步长搜索，计算量极大。

1.2 传统硬件的局限

在传统冯·诺依曼架构中，神经动力学系统的海量中间变量需要在存储器和处理器之间频繁搬运，极大放大了延迟和能耗，成为实时高保真脑建模的核心瓶颈。

二、可控存内计算新范式

2.1 相变忆阻器的物理特性

相变存储器具有连续电导演化和多级电导调控能力，其电导状态可在特定时间窗口内呈现可预测、可映射、可调控的动态变化。团队将这一物理特性与神经动力学系统中的自适应积分过程建立对应关系，使器件本身的电导演化成为可被精确利用的原位计算过程。

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一、神经动力学系统的计算瓶颈

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