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我校信息工程學院教師取得類腦電路分析研究重要突破

來源: 信息學院 作者:黃迅辰 添加日期:2022-06-20 10:19:58 閱讀次數(shù):

眾所周知,傳統(tǒng)芯片制約了神經(jīng)網(wǎng)絡的運算速度,同時功耗也較大,因此,越來越多全球領先的科研機構和企業(yè)開始積極地推進激發(fā)式類腦芯片的研發(fā),進行不同的嘗試與探索。激發(fā)式類腦芯片,就是用電路模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡架構的芯片。目前針對激發(fā)式類腦芯片的信號完整性和電磁輻射研究還處于起步階段,很多極具挑戰(zhàn)性的難題尚待解決,包括擬腦尖峰信號環(huán)境下,激發(fā)式類腦芯片片上電磁信號傳輸機理、信號完整性和電磁輻射仿真建模問題以及優(yōu)化設計方法等基礎性關鍵科學問題。信息學院李燕課題組針對這些關鍵問題,聚焦人工智能芯片中長期發(fā)展所面臨的挑戰(zhàn),重點攻關人工智能激發(fā)式類腦芯片片上電磁完整性和電磁輻射的機理、建模、設計、優(yōu)化等方面的關鍵技術。其關于人工智能芯片-類腦芯片信號完整性(Signal Integrity)領域取得的最新研究成果,發(fā)表到國際電路與系統(tǒng)領域頂級期刊IEEE Transactions on Circuits and Systems I:(T-CAS I)上。論文題目為“Modeling and Signal Integrity Analysis of RRAM-Based Neuromorphic Chip Crossbar Array Using Partial Equivalent Element Circuit (PEEC) Method”。

論文采用Izhikevich神經(jīng)元模型產(chǎn)生的神經(jīng)尖峰信號作為激勵源,全面研究了基于 RRAM 的類腦芯片交叉開關陣列中由互連寄生引起的信號完整性問題。通過部分等效元件電路(PEEC)方法計算獲得交叉開關陣列的寄生參數(shù),對于 50×50 的陣列規(guī)模,該方法計算時間僅僅為商業(yè)軟件3D 模型1.5%,計算速度提高了 72 倍,有較高的計算效率。且PEEC 電路仿真結果與 3D 模型的結果非常吻合。團隊提出的簡單但有效的減少信號失真的設計方案,可為類腦神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)實現(xiàn)高性能和高計算精度提供有價值的設計指導。

該研究工作獲國家自然科學基金面上項目、省自然基金重大項目等項目支持,與浙江大學射頻納米電子研究中心主任李爾平教授和新加坡A*STAR高性能計算研究院劉恩校教授合作。論文第一作者和通訊作者單位均為中國計量大學信息工程學院?!禝EEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers》創(chuàng)刊于1952年,是IEEE電路與系統(tǒng)協(xié)會(IEEE Circuits and Systems Society)旗艦期刊,涵蓋所有集成電路與系統(tǒng)相關領域研究,屬于國際一流學術期刊。

信息學院李燕課題組具備良好的科研環(huán)境和資源,致力于培養(yǎng)學生的跨學科科研能力、實踐創(chuàng)新能力和領導力。鼓勵學生積極主動地探索前沿科學問題,關注國家攻堅難題,服務社會需要,成為工程俊杰。課題組還與華為有多項課題合作,解決重要工程問題。

[1] Y. Li et al., "Modeling and Signal Integrity Analysis of RRAM-Based Neuromorphic Chip Crossbar Array Using Partial Equivalent Element Circuit (PEEC) Method," in IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers, 2022, doi: 10.1109/TCSI.2022.3180199.

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