碳纳米管模拟张量核心

存内矩阵相乘加速

以碳纳米管电荷俘获存储器实现在内存中直接完成矩阵乘法，为边缘视觉任务提供紧凑的模拟计算方案。

Lekai, Song · Yang, Liu · Wenyu, Cui · Lu, Xin · Ma, Teng · 王泽高 · Hu, Guouhua

Advanced Materials 2026

参数信息

模拟权重数

~100

编程时间

500 ns

数据处理速率

1 Mbit/s

技术优势

权重线性对称

约100个线性且对称的模拟权重，让矩阵乘法可以直接在存储单元内完成，无需将数据搬运到数字处理器，降低了计算架构的复杂度。

编程速度够快

编程时间仅500 ns，远快于常见非易失存储器，使权重更新不会成为视觉任务流水线的瓶颈，适合实时边缘处理。

应用场景

• 边缘计算硬件：在资源受限的边缘设备上直接完成矩阵乘法，省去数据搬运到云端或通用处理器的开销。
• 存内计算：利用电荷俘获存储器的模拟特性原位完成乘加运算，减少存储与计算单元之间的数据往返。
• 碳纳米管器件：碳纳米管沟道提供稳定的电荷俘获机制，实现线性对称的模拟权重，是紧凑张量核心的关键。
• 视觉传感器：为视觉传感器后端提供低功耗的实时矩阵运算，比如边缘检测和空间变换，适合嵌入式场景。
• 机器人导航：用高信噪比的边缘检测处理摄像头数据，帮助机器人在复杂环境中快速识别道路和障碍。