华为布局忆阻器芯片,这可能是复刻人脑、实现强人工智能的最佳方式

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技术编辑:徐九丨发自 北京
SegmentFault 思否报道丨公众号:SegmentFault


据知情人士透露,华为有意在忆阻器芯片领域进行布局。

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从中国知网获悉:华为分别于 2019 年 3 月(2015 年 6 月申请)、2020 年 1 月(2018 年 6 月申请)公开了两份相关专利信息。忆阻器芯片和其他芯片相比,因其暂时没有过多的应用场景,所以大众对其没有太多了解,但这可能是复刻人脑、实现强人工智能的的最佳方式。

忆阻器是什么?

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忆阻器,全称记忆电阻,从名字我们就可以大致推敲出它的功用来。

最早提出忆阻器概念的人,是华裔的科学家蔡少棠,当时任教于美国的加州大学伯克利分校。时间是 1971 年,在研究电荷、电流、电压和磁通量之间的关系时,任教于加州大学伯克利分校的蔡教授推断在电阻、电容和电感器之外,应该还有一种组件,代表着电荷与磁通量之间的关系。这种组件的效果,就是它的电阻会随着通过的电流量而改变,而且就算电流停止了,它的电阻仍然会停留在之前的值,直到接受到反向的电流它才会被推回去。

简单说,忆阻器是一种有记忆功能的非线性电阻。通过控制电流的变化可改变其阻值,如果把高阻值定义为“1”,低阻值定义为“0”,则这种电阻就可以实现存储数据的功能。实际上就是一个有记忆功能的非线性电阻器。

用常见的水管来比喻,电流是通过的水量,而电阻是水管的粗细时,当水从一个方向流过去,水管会随着水流量而越来越粗,这时如果把水流关掉的话,水管的粗细会维持不变;反之当水从相反方向流动时,水管就会越来越细。因为这样的组件会“记住”之前的电流量,因此被称为忆阻器。

由于忆阻器尺寸小、能耗低,所以能很好地储存和处理信息。一个忆阻器的工作量,相当于一枚 CPU 芯片中十几个晶体管共同产生的效用。

比勒菲尔德大学托马斯博士及其同事在 2012 年就制作出了一种具有学习能力的忆阻器。2013年,托马斯就利用这种忆阻器作为了人工大脑的关键部件。

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托马斯认为解,因为忆阻器与人脑内的神经突触具有高度的相似性,所以这使其成为制造人工大脑的绝佳材料,“它使我们得以建造极为节能、耐用,同时能够自学的处理器。”托马斯在论文中总结了自己的实验结果,并借鉴其他生物学和物理学研究的成果,首次阐述了这种仿神经系统的电脑如何将自然现象转化为技术系统,及其中应该遵循的几个原则。

这些原则包括,忆阻器应像突触一样,“注意”到之前的电子脉冲;而且只有当刺激脉冲超过一定的量时,神经元才会做出反应,忆阻器也是如此。“这也是人工大脑进行学习和遗忘的过程中,忆阻器如何发挥作用的基础。”

清华用忆阻器制人工神经网络芯片

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随着人工智能的发展,英雄无用武之地的忆阻器凭借优异性能,已经展现出其广泛的应用前景。业界认为这种基础元器件,将从根本上颠覆现有的硅芯片产业。

就在今年年初,清华大学九成宫用忆阻器制出人工神经网络芯片,清华大学微电子所、未来芯片技术高精尖创新中心钱鹤、吴华强团队与合作者在顶尖学术期刊、英国《自然》杂志(Nature)在线发表论文,报道了基于忆阻器阵列芯片卷积网络的完整硬件实现。

据悉,2017 年 5 月,该课题组就曾在《自然通讯》报告称,首次实现了基于 1024 个氧化物忆阻器阵列的类脑计算,将氧化物忆阻器的集成规模提高了一个数量级。这使芯片更加高效地完成人脸识别计算任务,将能耗降低到原来的千分之一以下。

此次的最新进展,是钱、吴团队集成了 8 个包括 2048 个忆阻器的阵列,以提高并行计算的效率。

在此基础上,他们还构建了一个五层的卷积神经网络进行图像识别,为解决器件固有缺陷造成的系统识别准确率下降问题,他们提出了一种新型的混合训练算法,仅需用较少的图像样本训练神经网络,并微调了最后一层网络的部分权重。

也正因如此,图像识别的精度提升到了 96% 以上,结果显示,基于忆阻器的卷积神经网络比目前最先进的 GPU 的能效要高出两个数量级。

与此同时,他们还提出了空间并行的机制,将相同卷积核编程到多组忆阻器阵列中,各组忆阻器阵列可并行处理不同的卷积输入块,提高并行度来加速卷积计算。


随着摩尔定律放缓,计算界翘首以待新的架构突破冯诺依曼瓶颈,适应越来越复杂的 AI 问题。基于忆阻器的存算一体系统在这场角逐中一定会稳步前进,也将成为各大科技企业和政府机构下一个发力点。

虽然清华大学此次取得了可喜的成绩,但芯片领域仍是我国的弱项。分析人士认为,中国完全依靠自己的技术生产芯片和半导体,至少还需要 5-10 年的时间。另一方面,西方的竞争对手也不会原地踏步,将不断完善自己的技术。

因此,未来十年争夺全球芯片生产领先地位的博弈将会异常激烈。此次华为入局忆阻器芯片,希望可以引起国内芯片厂商、科技厂商的重视,提前把握住机会。

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