相变忆阻神经动力芯片

亚10毫秒延迟

利用相变忆阻器电导漂移与多级存算一体，将神经动力系统单次迭代延迟压缩至亚10毫秒，显著低于现有硬件方案。

Xie, Chenchen · 王博文 · Zhang, Teng · 朱毅鑫 · 李曦 · 宋志棠 · 黄如 · 杨玉超

Science 2026

参数信息

加速比

3.82-36.27

功耗降低倍数

11.75-24.73

端到端延迟加速比

50.38-478.18

技术优势

能效大幅提升

功耗仅为现有方案的1/11.75–1/24.73，适合部署在功耗受限的实时系统中。

超越GPU加速

端到端神经动力系统延迟比GPU A100快50.38–478.18倍。

应用场景

• 具身智能物理建模：替换GPU加速神经动力计算，实现机器人在复杂变形场下的实时交互。
• 边缘AI加速器：用低功耗存内计算芯片加速边缘端的实时推理任务。
• 光子芯片异构计算：与光子计算系统异构集成，压缩神经动力计算延迟。
• 实时传感器融合：执行高速传感器数据融合中的在线微分几何计算。