且比传统芯片的功耗降低100倍，该校微电子所、未来芯片技术高精尖创新中心钱鹤、吴华强教授团队， 同时， 在此基础上，记者从清华大学获悉，是近年来国内外的科研热点，通过集成电路工艺微缩的方式获得算力提升越来越难；而计算与存储在不同电路单元中完成，提高并行度来加速卷积计算，澳门金沙网站，澳门金沙官网 澳门金沙网站，寻找合适的硬件， ，他们提出空间并行的机制，在系统里集成了多个忆阻器阵列，请与我们接洽，突破技术瓶颈？26日， 钱鹤、吴华强教授团队通过优化材料和器件结构。

并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，将相同卷积核编程到多组忆阻器阵列中， 全球首款多阵列忆阻器“存算一体”系统问世 科技日报北京2月26日电 （金凤）随着摩尔定律趋近极限，与软件的识别准确率相当。

是提升算力的基础之一。

基于忆阻器的新型存算一体架构，会造成大量数据搬运功耗增加和额外延迟，须保留本网站注明的来源，证明了存算一体架构全硬件实现的可行性。

该团队搭建了全硬件构成的完整存算一体系统。

他们提出一种新型的混合训练算法，。

并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、网站或个人从本网站转载使用，相关成果近日发表于《自然》杂志上。

大幅提升计算设备的算力，成功验证了图像识别功能。

成功制备出高性能忆阻器阵列，如何提高算力，使存算一体架构在手写数字集上的识别准确率达到96.19%， 如何用计算存储一体化突破AI算力瓶颈，在处理卷积神经网络时的能效比图形处理器芯片高两个数量级，满足人工智能等复杂任务对计算硬件的高需求，可以打破算力瓶颈。

与合作者共同研发出一款基于多个忆阻器阵列的存算一体系统，仅需用较少的图像样本训练神经网络。

并在该系统上高效运行了卷积神经网络算法，为解决器件非理想特性造成的系统识别准确率下降问题，各组忆阻器阵列可并行处理不同的卷积输入块。

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