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微纳电子学研究院康晋锋教授课题组在基于阻变

时间:2019-11-05 21:08来源:信息科学
对于传统的信息处理系统,数据存储于内存、闪存和硬盘等介质,而数据处理则由中央处理器、图形处理器等计算单元完成,使得数据通过系统总线频繁交换,导致大量功耗且限制系统

对于传统的信息处理系统,数据存储于内存、闪存和硬盘等介质,而数据处理则由中央处理器、图形处理器等计算单元完成,使得数据通过系统总线频繁交换,导致大量功耗且限制系统的整体速度,被称为“冯•诺依曼瓶颈”。康晋锋课题组创造性地提出以阻变器件替代当前主流的互补金属氧化物半导体器件来实现逻辑计算,构建了计算和存储一体化的新型硬件信息处理系统。其中,阻变器件兼备逻辑计算和数据存储的双重功能,极大地减少数据在系统各个部分之间的交换,提高计算效率。与此同时,突破性地提出以非挥发型物理变量电阻值取代目前的挥发型物理变量电平值,实现了逻辑计算和零静态功耗。这里所设计的逻辑计算类型不依赖于电路拓扑结构,而由触发电平时序决定,从而可以实现计算过程中的逻辑重构和硬件复用,被认为为利用阻变器件构建新型信息处理系统,突破“冯•诺依曼瓶颈”奠定了重要基础。

iMemComp:基于阻变器件的逻辑运算与原位存储

博士后黄鹏为论文的第一作者,康晋锋、刘晓彦教授为共同通讯作者。相关研究工作得到了国家自然科学基金、北京市科技计划等支持。

上述研究工作得到国家重点基础研究发展规划、国家自然科学基金等资助,被认为有望开辟阻变器件的一个全新应用领域。

随着物联网、可穿戴设备和智慧医疗的发展,数据量呈爆炸式增长,亟待研发高效率、高集成度、低功耗的信息处理系统。近日,北京大学信息科学技术学院微纳电子学研究院康晋锋教授课题组在利用新型阻变器件构建可实时逻辑重构的计算、存储一体化并行处理硬件架构研究方面取得重要进展。研究成果以《面向大规模信息处理应用的可重构非挥发存储计算融合架构》为题的学术论文在线发表于期刊《先进材料》上。

康晋锋课题组基于一种在电压控制下可发生电阻转变的新型阻变器件,自底向上开发并演示了逻辑计算与数据存储一体化的非冯诺依曼硬件处理系统iMemComp。该系统可实现逻辑运算的原位实时存储,同时基于阻变器件自身的非挥发特性,可学习记忆各种通用逻辑运算并重复利用,大大提升计算速度并有效降低功耗。与国际半导体技术路线图所预测的15 nm先进CMOS加法器相比,基于iMemComp架构的加法器的功耗可降低60.3%,计算速度却提升76.8%,同时芯片面积可缩小700倍。

文章链接:

在主导计算机数十年的冯诺依曼架构中,逻辑运算与数据存取发生在不同地方,两个模块间通过系统总线进行通信。随着人类信息社会的飞速发展和计算数据量的激增,传统架构中的频繁数据交换导致大量功耗浪费在总线上,同时也制约了信息处理速度,由此造成著名的“冯诺依曼瓶颈”。然而,海量信息处理、物联网、可穿戴设备等一系列新兴应用场景对更高效、更低功耗、更高集成度的新型硬件处理系统的需求日益增加。

超越冯诺依曼计算机架构,研发高效、低功耗的信息处理系统是信息科学技术领域几十年来的核心命题之一。近日,北京大学信息科学技术学院微纳电子研究院康晋锋教授课题组利用新型阻变器件构建了一种新的硬件架构。研究成果近期以《一种具有逻辑学习功能的计算、存储一体化并行处理硬件架构》为题,发表在《自然》出版集团的《科学报告》上,本科生李海桐与博士后高滨为论文共同第一作者,康晋锋教授为论文通讯作者。

编辑:信息科学 本文来源:微纳电子学研究院康晋锋教授课题组在基于阻变

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