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清华突破美国封锁造出超级芯片！

2023年10月，清华大学宣布研制出全球首颗全系统集成的忆阻器存算一体芯片，成功实现了支持高效片上学习的存算一体技术突破——这项连美国尚未掌握的核心技术，直指人工智能计算的未来。

大型语言模型（LLMs）正在迅速逼近当代计算硬件的极限。例如，据估算，训练GPT-3大约消耗了1300兆瓦时（MWh）的电力，预测显示未来模型可能需要城市级（吉瓦级）的电力预算。这种需求促使人们探索超越传统冯·诺依曼架构的计算范式。

现阶段计算与存储分离的“冯·诺依曼”体系在功耗和速率方面已经不能满足人工智能、物联网等新技术的发展需求，存算一体化的类脑计算方案有望解决这一问题，迅速成为研究热点。

展会将展示全球首款量产存算一体芯片，采用ReRAM忆阻器技术，实现存储与计算的物理融合，数据搬运能耗降低95%，算力密度达100TOPS/W。在图像识别任务中，处理速度是传统GPU的15倍，功耗仅为1/10，适用于智能摄像头、可穿戴设备等边缘场景。某安防厂商搭

类脑芯片就是突破“冯·诺依曼架构”的路线之一，它一种高度模拟人脑计算原理的芯片。如果把类脑芯片做得更像人脑，就会被赋予一个新的名字——神经拟态计算/神经形态计算（Neuromorphic Computing），它是数字芯片和AI计算的一条重要发展路线。

从智能手机到航天飞船，从智能家居到工业机器人，电子元器件作为现代科技最基础的构成单元，始终在无形中支撑着人类文明的数字化进程。这个看似传统的行业，实则在材料科学、精密制造和智能化浪潮的交汇处不断进化，成为推动全球科技革命的核心动力。

芯片与异构计算：GPU、NPU 等专用芯片在深度学习、大模型训练中的核心地位持续强化。国产 AI 算力芯片如海光信息第三代 DCU “深算三号” 预计 2025 年量产，性能对标英伟达 A100，兼容 CUDA 生态，已在智算中心、互联网、金融等领域实现规模化

本封面展示了基于三维堆叠工艺的忆阻器神经形态芯片，其通过原子层沉积技术实现忆阻器阵列的垂直堆叠与集成，并模拟大脑工作，完成神经形态计算的任务。随着晶体管沟道尺寸逐渐逼近其物理极限，现有计算机普遍存在感知存储计算分离、功耗高等问题，导致神经形态系统的信息处理能效