中国科学院微电子研究所近日发布了一项研究成果，其团队成功设计了一款非易失/易失存储融合型的片上学习存算一体宏芯片。该芯片采用14nm FinFET工艺制造，并在验证中展示了具有多值存储能力的5晶体管型逻辑闪存单元。
这款芯片不仅编程电压和编程时间得到有效降低，相关研究成果已经在2024年国际会议上发表。该团队还进一步提出了将逻辑闪存单元与SRAM（静态随机访问存储器）融合构建新型阵列的方法。这种融合不仅可以利用非易失和易失性存储单元的特点来满足片上学习过程中长期和短期信息的储存需求，而且还能通过高效处理矩阵-向量乘法和矩阵元素乘法等关键操作加速片上学习过程所需的时间。
此外，该团队还提出了一种低硬件开销的差分型模数转换电路，并通过采样电容复用来节省面积，通过多元素稀疏感知方案来减少功耗。这些创新设计使得该芯片可以有效支持具有突触可塑性的神经网络，在前馈过程中动态更新短期信息，实现动态的片上学习。
值得一提的是，这款存算一体宏芯片采用了14nm FinFET工艺制造，并能实现小样本学习等片上学习任务。官方数据显示，该芯片的8位矩阵-矩阵-向量计算能效达到22.64TOP/W。
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