忆阻器存算一体 AI 芯片登 Nature，能耗仅有 CMOS 方法的十万分之一

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国际顶级学术期刊《自然 · 电子》近日发表的一项新研究显示，忆阻器能像人脑神经元一样同时计算和存储数据，并以超低功耗有效解决人工智能医疗诊断问题。该研究用忆阻器加速机器学习应用，训练所需能耗仅有基于数字 CMOS 方法的十万分之一。这展示了忆阻器在低功耗或网络 “边缘”应用的发展潜力。相关论文已发表于本月《自然 · 电子》期刊上，其题目为《利用马尔可夫链蒙特卡罗抽样的固有忆阻器可变性进行原位学习（In situ learning using intrinsic memristor variability via Markov chain Monte Carlo sampling）》。一、模拟人脑神经元突触的新兴存储技术忆阻器是一种低功耗非易失性存储技术，可模拟神经元的一些基本特性。大约 50 年前，美国加州大学伯克利分校教授蔡少棠在 1971 年已经预言了这一技术的存在。但直到 2008 年，惠普实验室发表了基于 TiO2 的阻