中科大突破性存算一体芯片问世：能效比飙升300%的AI算力革命

　　中国科学技术大学微电子学院团队在《自然・电子学》发表的最新研究成果，标志着存算一体芯片技术迈入新阶段。这款基于阻变存储器(RRAM)的智能芯片，通过“交叉阵列+神经网络加速单元”的异构架构设计，首次实现了存储与计算功能在单一芯片单元中的高效协同，彻底颠覆了传统芯片因“数据搬运”导致的能耗瓶颈。

　　技术突破：从架构革新到性能跃迁

　　传统冯・诺依曼架构中，数据需在存储单元与计算单元间频繁传输，能耗占比高达60%以上。中科大团队通过RRAM的模拟计算特性，将权重数据直接存储在计算单元内，使乘加运算(MAC)在物理层面完成，单次操作能耗降至纳焦耳级。测试表明，该芯片在ResNet-18模型推理任务中实现5.2 TOPS/W的能效比，较NVIDIA A100 GPU提升3倍，同时面积缩减40%。这种突破源于三大创新：

　　多级阻态调控技术 ：通过原子层沉积工艺将RRAM阻态精度提升至6bit，满足神经网络计算需求;

　　动态电压补偿电路 ：消除交叉阵列中的IR压降问题，计算误差率低于0.8%;

　　异构任务调度引擎 ：支持卷积运算与注意力机制的混合执行，时延降低22%。

　　产业化落地：寒武纪合作开启边缘计算新纪元

　　该芯片已通过台积电22nm工艺流片验证，并与寒武纪达成技术授权协议。首批应用将聚焦边缘侧场景：

　　智能家居领域：1W功耗即可实现200FPS的人体姿态识别;

　　工业物联网：在-40℃~125℃环境下稳定运行，支持振动传感器实时故障诊断;

　　移动终端：集成至TWS耳机后，语音唤醒响应时间缩短至8ms。团队预计2025年实现量产，成本较现有AI加速芯片下降25%。

　　这项研究不仅为后摩尔时代芯片设计提供新范式，更预示着AI算力部署方式从集中式向分布式转型的关键转折。随着存算一体技术成熟，未来5年内或将重塑全球半导体产业竞争格局。