Изследователски екип, ръководен от професор Янг Ючао от Училището по интегрални схеми на Пекинския университет, в сътрудничество с Шанхайския институт по микросистемни и информационни технологии към Китайската академия на науките, публикува забележителна статия в Science, озаглавена „Невронна динамична система под 10 милисекунди, базирана на мемристори с фазова промяна“. Работата представлява първият в света чип за невронна динамична система, изграден върху мемристорна технология с фазова промяна.
Чипът въвежда парадигма за „контролирано изчисление в паметта“, която фундаментално преосмисля архитектурата на фон Нойман. В конвенционалните изчисления масивните междинни променливи трябва непрекъснато да се движат между паметта и процесора, създавайки осакатяващо забавяне и излишни разходи за енергия. Новият подход позволява на физическата еволюция на самия материал на паметта да извършва изчисления, елиминирайки напълно пречките при движението на данни.
Чрез прецизно контролиране на дрейфа на проводимостта и свойствата на многостепенната проводимост на материалите с фазова промяна, екипът изгради механизъм, при който промените във физическото състояние на устройството представляват изчислителни стъпки. Чипът постига латентност на едноетапно изчисление от само 2,12 милисекунди, компресирайки хардуерната производителност на невронната динамика в ерата на милисекундите за първи път.
Произведен с помощта на 40nm процес, чипът отделя само 0,28 квадратни милиметра за изчисления в паметта и стъпково дрейфови масиви, работещи на 50 MHz със само 9 етапа на тръбопровод на стъпка на интеграция. В операциите на невронната динамика системата осигурява 3,82x до 36,27x подобрение на скоростта с 11,75x до 24,73x намаляване на мощността в сравнение с най-модерните ASIC ускорители. За задачи за реконструкция на повърхността на мозъчната кора, чипът постига до 478.18x ускорение спрямо NVIDIA A100 GPU.
Екипът демонстрира чипа върху реконструкция на повърхността на бялото мозъчно вещество и кортекса на сивото вещество в реално време с генериране на 3D колекторна мрежа. Системата произвежда гладки, затворени, топологично последователни кортикални повърхности, докато точно улавя сложни сгъваеми структури. Резултатите показаха предимства както в показателите за средно симетрично повърхностно разстояние, така и за разстоянието на Хаусдорф, отговарящи на изискванията за моделиране на мозъка с висока точност.
Science публикува статия на Perspective заедно с статията, възхвалявайки работата като представляваща „промяна на парадигмата в изчисленията, управлявани от физиката“. Пробивът има големи последици за интерфейсите мозък-компютър, дигиталните мозъчни близнаци, интраоперативната невронна навигация и ранния скрининг за невродегенеративни заболявания като болестта на Алцхаймер и Паркинсон. Проектът беше подкрепен от програмата New Cornerstone Investigator, Националната ключова научноизследователска и развойна програма и Националната фондация за природни науки на Китай.