研究前沿：IBM存内计算芯片-忆阻器 | Nature Electronics

背景：模拟存内计算是一种新兴的计算方法，旨在通过在存储阵列内部直接执行运算来减少数据传输，尤其适用于深度神经网络推理。研究目的：IBM欧洲研究中心的研究团队在《Nature Electronics》上发表研究，旨在探讨面向深度神经网络加速器的非易失性忆阻器模拟存内计算单元的设计，包括其组成部分、权重与输入的编码映射方法、输出编码方案以及不同存储技术的比较。结论：该研究提出了基于非易失性忆阻器的设计方法，通过优化编码方案和模数转换器设计，显著提升了AI推理的能效和算力密度，为突破“内存墙”瓶颈和实现高能效边缘AI计算提供了关键技术路径。