2017年12月13日19时，清华大学钱鹤教授做客我院主办的“类脑芯片技术与应用专题”系列讲座，在教1-108教室为国科大学子带来了一场题为“新型阻变存储器及其类脑芯片中的应用”的精彩讲座。
讲座开场，钱鹤教授分析道当前存储器的性能已成为信息系统性能的瓶颈，主要表现在Flash速度过慢，导致“存储墙”、“功耗墙”等问题，以及信息存储与计算分离，这些成为大数据处理实时性的瓶颈。因此，需要探索高速、可融合计算与存储的新型器件来解决这些问题。目前主流的Flash存储器在尺寸缩小以及性能方面面临着很大的挑战，而凭借速度快、器件尺寸小、结构简单、易于三维集成等特点的新型阻变存储器受到了广泛的关注。随后，钱鹤教授介绍了阻变存储器（RRAM）原理，以及目前清华大学基于RRAM进行的芯片设计情况。
钱鹤教授提到“存储与计算融合是类脑芯片发展的方向”。以“AlphaGo世纪大战”为例，指出基于传统硬件的人工智能与人脑相比存在难以逾越的鸿沟，需要开发全新功能和结构的新硬件! 由于“冯·诺依曼架构”存在“存储墙瓶颈”，现有计算平台无法高效实现相关算法，功耗成为制约因素。相比之下，人脑可以快速、低功耗地完成各种学习任务。人脑中大约有1000亿个神经元，每个神经元之间通过成千上万个神经突触连接起来，构成复杂的神经网络。人脑的突触能同时进行记忆和计算，这与“冯·诺依曼架构”存在着显著不同。随后，钱鹤教授指出，忆阻器为存储与计算融合提供了器件支撑。忆阻器作为阻变存储器的特殊形式，可以将存储和计算在同一个器件实现，忆阻器因此被认为是最具潜力的电子突触器件。另外，钱鹤教授介绍了基于忆阻器所搭建的类脑计算硬件系统在图像识别中的应用，该项研究受到了广泛的关注。随后，钱鹤教授还介绍了新型阻变存储器在信息安全方面的应用，指出了新型阻变存储器用于PUF的优缺点。
最后，钱鹤教授指出，随着“Scaling down”日益接近传统器件结构的物理极限，以新材料、新结构、新原理器件为主要特征的“后摩尔时代”正在来临；新型存储器正是众多新结构、新原理器件中的一种，它较传统Flash器件在擦写速度和循环次数等方面高出几个数量级，并可实现忆阻器的功能，有望支撑存储与计算融合的全新计算模式；类脑计算、PUF等全新的应用有望带来革命性变革。
综合信息