在當(dāng)今“大數(shù)據(jù)”時代，現(xiàn)有計(jì)算機(jī)硬件架構(gòu)已面臨速度和高能耗的瓶頸。科技日報(bào)記者日前采訪美國密西根大學(xué)電子工程與計(jì)算機(jī)系盧偉教授獲悉，他帶領(lǐng)同事研發(fā)出一種全新憶阻器(Memristor)陣列芯片，其處理圖片和視頻等復(fù)雜數(shù)據(jù)的速度和能效，超越了現(xiàn)有最先進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。相關(guān)論文發(fā)表在最近一期《自然·納米技術(shù)》雜志上。

　　目前，用機(jī)器學(xué)習(xí)來處理大數(shù)據(jù)越來越受重視。不過現(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)只是基于現(xiàn)有硬件架構(gòu)在算法上進(jìn)行革新，在學(xué)習(xí)和推理過程中仍需不斷在處理器和存儲器之間轉(zhuǎn)移大量數(shù)據(jù)，造成速度上的瓶頸和很高的能耗。而憶阻器是一種新型電子器件，能通過調(diào)整內(nèi)部的原子分布同時實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲和信號處理的功能，低能耗、高效率并行實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)里最基本的矩陣運(yùn)算。

　　盧偉告訴記者，他們這次制備的是32×32憶阻器陣列，并用該陣列芯片實(shí)現(xiàn)了“稀疏編碼”的算法。稀疏編碼是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，能通過芯片上神經(jīng)元之間的競爭更有效地找出隱含在輸入數(shù)據(jù)內(nèi)部的結(jié)構(gòu)與模式。在測試中，新憶阻器芯片經(jīng)過“學(xué)習(xí)培訓(xùn)”后，利用很少的神經(jīng)元成功從一些名畫和照片中找到關(guān)鍵特征。

　　盧偉參與創(chuàng)建的半導(dǎo)體公司CrossbarInc，已與中國最大規(guī)模芯片制造企業(yè)——中芯國際展開合作，從去年開始量產(chǎn)基于憶阻器的阻變存儲器(RRAM)。他表示，新憶阻器可直接集成到現(xiàn)有傳感器和攝像系統(tǒng)上，實(shí)時處理和分析視頻數(shù)據(jù)。它們還可以通過大規(guī)模集成實(shí)現(xiàn)超級計(jì)算機(jī)的功能。