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忆阻器你了解吗?刷爆朋友圈的全球首颗清华存算一体芯片究竟是啥_百度...
紫光国微（002049）作为国内忆阻器（RRAM）龙头阻变存储器存储速度，紫光国微在阻变存储器工艺、IP核设计及量产线方面具备深厚积累。北京大学芯片基于RRAM阵列实现矩阵求解，而紫光国微的RRAM技术可为其提供核心存储单元支持，两者在忆阻器交叉阵列计算领域存在直接技术协同。
面向定位任务的计算需求，提出阻变存储器存储速度了多阈值更新策略，缓解阻变存储器存储速度了忆阻器非理想因素带来的精度损失。在集成规模为1K的忆阻器阵列中，课题组成功演示了声音定位的在线训练，实现了两个数量级的能耗降低。
清华大学：作为人工智能领域的先行者，清华自1978年招收首届硕士以来，持续引领技术突破，如全球首颗忆阻器存算一体芯片、千亿参数对话大模型ChatGLM等。其“姚班”汇聚计算机科学、人工智能、量子信息领域的顶尖人才，培养了黄必清、朱军等国际知名学者。
RRAM最新动向
1、更为引人注目的是，三星的这款产品采用了1T1R RRAM结构的革新设计，即一个晶体管和一个寄存器的组合，被改进为无需额外晶体管的架构。这种结构优化意味着在内存容量扩展方面，三星提供了更大的可能性，为未来电子设备提供了更强大的存储空间支持。
Intel:首款神经拟态研究芯片Loihi最新进展,功耗可比CPU低1000多倍_百度...
Intel首款神经拟态研究芯片Loihi阻变存储器存储速度的最新进展显示，其功耗可比CPU低1000多倍，在能效、实时处理及学习效率方面显著优于传统架构，并已通过Pohoiki Springs系统等平台验证了大规模应用潜力。
Intel推出阻变存储器存储速度的神经拟态芯片代号为“Loihi”，其核心是通过数字电路模拟人类大脑行为，旨在推动AI人工智能的指数级发展并提升能效。以下是关于该芯片的详细信息：发展历程：Loihi芯片于2017年9月首次以FPGA模拟形式亮相，目前已发展为具备完整功能的硅芯片。
神经拟态架构优势Loihi芯片采用脉冲神经网络（SNN）设计，直接模拟神经元间的脉冲信号传递。其异步计算模式与生物神经元高度契合，支持实时、低功耗的气味特征提取与分类。
神经拟态芯片Loihi的核心作用英特尔开发的神经拟态芯片Loihi是关键技术支撑，其具备以下特性：实时学习能力：Loihi可通过自适应控制实时调整机器人臂的动作，例如根据儿童肌肉力量变化或环境障碍物位置动态优化抓握路径。
例如，英特尔的Loihi芯片已实现每秒万亿次突触操作，能效比传统GPU提升1000倍，适用于边缘计算场景的实时感知任务。图：神经拟态芯片通过模拟生物神经元实现低功耗计算弱监督学习技术针对标注数据成本高昂的问题，芯片厂商开发了基于半监督/自监督学习的算法框架。
芯片应用与成本降低：英特尔的神经拟态研究芯片 Loihi 被用在该项目中，能进行实时学习，进而降低此类设备的开发和运营成本近 10 倍，这是神经拟态技术进一步落地的一大场景。
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