全球首颗！我国芯片领域取得重大突破

花叶无名指环:
忆阻器，当年《微型计算机》里讲过，之前很多人都诟病电脑内存掉电就没数据了，所以当时IBM通过磁遂穿效应做出了磁内存，掉电也不会没有数据，而且很早就在军工领域应用了。而后华裔科学家发现了忆阻器，源于人类对电磁四大单位（电流、电压、电阻和磁通量）的研究发现前三个都能通过公式互相联系且能找到相关物体，只有电阻和磁通量之间只有理论关联公式但是没有实物，这个就是忆阻器的由来，就相当于这种存储数据的变化不直接依赖电压和电流，所以掉电也不会损失数据，不仅内存可以应用，最受冲击的应该是闪存领域，毕竟内存每秒都要经过上千次擦写，如果不受通电条件限制，那寿命比起现在的闪存不知道要高到哪里去了。而以后的忆阻器内存就相当于你通电之后的显示画面和断电之前的显示画面是一样的，不需要从头启动了。[doge]

【回复】回复 @星视寰宇 :不止如此，当年《微型计算机》上就说过：如果忆阻器投入应用的话那内存的存储单位就不再局限于电流的通断也就是0和1了，甚至可以实现0.1、0.2这种浮点的存储，这种应用对于AI网络神经元的发展是爆炸式的提升，意味着电脑的逻辑处理不再局限于0和1了，配合计算存储一体化甚至未来的量子计算机的应用，基本上可以说MOSS从理论上应该能初步诞生了……[doge]
【回复】回复 @热气球fireballoon :当初准备用来做RAM的，只是这个应用后对于传统内存和闪存厂商冲击巨大所以很难推动。据说原材料并不贵，至少比起当年IBM的磁内存便宜，只是传统市场容不下而已……[doge]
【回复】回复 @花叶无名指环 :那这都不是弯道超车，是换道超车了，能干倒传统储存大厂，那我们可太有动力了
咸鱼是怎样晒成的:
我觉得视频还可以深入讲讲，比如这东西是什么，有什么用，突破意味着什么，不然很多人像我一样一脸懵逼的点进来然后再一脸懵逼的退出去

【回复】好像是：CPU是结构计算型通用芯片，Ai芯片是仿神经网络计算计算芯片，它们都没有存储能力，只能进行计算，需要搭配另外的存储器和控制器。新芯片是神经网络芯片，但是具备通用计算能力，并且自带存储功能，不需要额外的存储器和控制器
【回复】回复 @reaisiwang :当年《微型计算机》上就说过，如果忆阻器投入应用的话那内存的存储单位就不再局限于电流的通断也就是0和1了，甚至可以实现0.1、0.2这种浮点的存储，这种应用对于AI网络神经元的发展是爆炸式的提升，意味着电脑的逻辑处理不再局限于0和1了，配合计算存储一体化甚至未来的量子计算机的应用，基本上可以说MOSS从理论上应该能初步诞生了……[doge]
【回复】回复 @花叶无名指环 :颠覆逻辑门芯片
点量小星星:
up，你是一个成熟的新闻号了，要自己学会科普[doge] 该芯片包含支持完整片上学习所必需的全部电路模块，成功完成图像分类、语音识别和控制任务等多种片上增量学习功能验证，展示出高适应性、高能效、高通用性、高准确率等特点，有效强化智能设备在实际应用场景下的学习适应能力。相同任务下，该芯片实现片上学习的能耗仅为先进工艺下专用集成电路（ASIC）系统的3%，展现出卓越的能效优势，极具满足人工智能时代高算力需求的应用潜力，为突破冯·诺依曼传统计算架构下的能效瓶颈提供了一种创新发展路径。 —————以上来自百度[doge]

【回复】回复 @八云家的蓝女仆 :手机可以考虑，服务器多半会维持散热规模然后算力几十倍提升
【回复】那是不是不需要那么多的散热了？
盲Jun:
知识盲区，有没有大佬科普一下，拜托了

熟众匿矣:
简单来说就是芯片可以像生物脑一样记忆和运算结合。不再只是一个计算器，这种结合可以使电脑的运行更接近自然脑

【回复】回复 @萌新大叔叔 :早着呢，相当于原型机。一切都要重新搭建。不过一旦开始了原理是一样的，会造的很快，但终究是要重走一遍
【回复】回复 @熟众匿矣 :确实，整个研究也没多久，国内发力也才十年
四方云:
这个很重要，因为ai行业被英伟达这种溢价极高，算力却不匹配的东西绑架太久了。

【回复】回复 @天下蜈蚣 :英伟达倒不是挤牙膏，每代性能提升有目共睹。主要是是对平民施展精湛刀法，和在科技公司和科研方面禁止最顶端的gpu型号卖给我国。
【回复】回复 @nodgd :就是挤牙膏，买也不是不买也不是，40显卡割了宽位，就是买了四零九零也不舒服
【回复】cuda垄断，生态在这儿摆着，有本事就得从头自研，就这个芯片做成也没办法打破cuda垄断，你训练模型总得用pytorch吧？部署总得上n卡吧？退一万步编程总得用python和一堆依赖库吧？这玩意儿只是开了个头，还有很长的路走呢。况且西方人家也不是没进步，去年能搞出chatgpt，web3大火，今年还有mojo等等，人家更厉害是真的
账号已注销:
支持自主品牌的一大原因，就是产业链可以广泛布局在国内，能够创造更多的就业岗位

【回复】回复 @知行官 :注册地也很重要，你看看双马和雷布斯，它们注册地是哪里
【回复】回复 @bili_1450391966 :你在说什么玩意？
Y_君林:
我在等一句“华人牌2060款手机傻妞为您服务”。

【回复】回复 @做不到就自尽 :110先
【回复】当年看就是异想天开遥不可及，现在看嘛已经实现一半了
胡辣汤怎么不能两掺:
忆阻器的阻值会随着流经的电荷量而变化，并且能够在断开电流时保持电阻状态，而且是两端器件，结构简单，能耗较低，易于大规模集成。人们为了解决传统架构中存算分离使得能耗过高，没办法满足海量数据处理需求的问题，模仿人类大脑构建人工人工神经网络实现动态复杂信息的处理，开发存算一体架构，由于忆阻器的上述性质，通过其模拟突触行为，是构建人工神经网络，实现类脑计算的一个很重要的途径。

【回复】回复 @1762181817 :额，忆阻器真正研究加起来可能还没二十年吧，国内是从10年正式引入忆阻器概念的，国际忆阻器研究热潮也是在09年左右吧，国内前两年的研究还是比较初级的，大多数团队都还在制备不同材料器件，通过单一器件模拟突触行为，我也没想到清华直接搞出来芯片了。总的来说，就是这个领域仍有待探索。
【回复】是不是相当于把宿舍建在教学楼里面，上完课就睡觉效率高速度快，解决了上下课人挤人的关键性问题[doge]
【回复】听这意思，这玩意儿最大的难度应该是实现忆阻器的工艺，它是一个类似MOS管的物理结构吗？
win小邵:
真做成了就能在手机上跑几十亿甚至上百亿的大模型了[doge]

【回复】回复 @wangweg2019 :其实现在就能跑chatglm-6b了，但是比较慢
【回复】回复 @wangweg2019 :就相当于联网看视频一样。服务器是这个，手机只是介质。
【回复】那，那我要傻妞[捂眼][捂眼][捂眼]
201701295678:
我草，传说中的忆阻器啊，终于出来了

【回复】这么说吧，180nm忆阻器的AI运算能力就已经是英伟达gpu的两千倍了，要是用台积电3nm制造，得牛逼上天[星星眼]
【回复】回复 @嘿耳喂狗 :忆阻器由于断电还能存数据的特性，既可以做运存也可以做内存，可以做到电脑秒开关机。而且里面是一个个晶体管开关，也可以做运算芯片，所以它被称为存算一体芯片。你就这么理解好了，这东西有划时代的意义[OK]
【回复】回复 @嘿耳喂狗 :没有cpu，gpu这种说法了，具体以后叫什么我也不知道。忆阻器商用的话，绝对秒杀现在的所有cpu和gpu，包括服务器芯片
丨精灵王富贵丨:
再说一遍中国的芯片不是科研问题，是工业问题

【回复】工业也很快不是问题了，甚至可以另换赛道领先欧美了，套用一句话：轻舟已过万重山，对手已经黔驴技穷了！
【回复】回复 @影视时光纪 :眼里只有光刻机，除了光刻机，其它科技在你眼里都不是科技是吧
【回复】回复 @影视时光纪 :光刻机极限已经到了，给他们五十年也研发不出1nm以下的，而中国则可以追上来
金锣肉粒铭:
加油吧清华大佬，这两年带节奏的不少呀

【回复】清华大佬实力还是认可的，那可是国家级人才，主要是它们那个美术学院老整幺蛾子[喜极而泣]
【回复】回复 @海基东风41 :文艺 新闻 金融 法律 比较容易出反贼的领域 基本都是脱离生产的行业
【回复】回复 @聆听千秋语 :清除内鬼，清华确实就是国人心中最顶级的学府，但因为有内鬼，清华的印象分确实会低，比如我。因为实在是太多这些被爆出来的所以这两年我对清华好感度确实不怎么高。
无忧jly:
看了评论区总结下，相当于cpu能储存数据（记忆），能自己分析储存的数据（思考）。

【回复】回复 @Kadison001 :这个是硬件层面的
【回复】回复 @Kadison001 :chatgpt是软件，这是硬件[辣眼睛][辣眼睛]
【回复】并不是，他只是乘加器去掉了写数据操作。你可以理解为如果你要做一个fadd操作，只需要写一个操作数进寄存器，再读出来就是结果。reram结构存算一体的瓶颈在高速高精度ADC阵列，不在Reram。 读研期间实验室刚好和吴老师有合作，略有了解[笑哭]
我想好好学前端:
赶快形成产线，并持续改进，运用到我们的各行各业上，先放到人工智能上（快用在AI芯片研发上）

【回复】回复 @bili_1450391966 :合众国坐地拉稀
兜里三两米:
终于听到有清华正面的消息了，难能可贵难能可贵

【回复】回复 @常态琳琅--堪击 :他的意思是清华眯眯眼走秀和邀请日本来空间站以及当中介把中药企卖给日本集团那些负面新闻太多很遗憾，所以看到清华有正面新闻会觉得很激动
【回复】你多搜搜清华 还有不少好消息
【回复】回复 @猿声啼岸轻舟过山 :空间站邀请日本纯属科研合作，把中药企业卖给日本我就不懂他们要做啥了
愚者善辩智者寡言:
忆阻器也叫记忆电阻，无源器件，最典型的特点是电阻可以随着所加载的电压变化。其阻值随着电压会从高阻态（高电阻）变为低阻态（低电阻），这一过程可用于模拟生物突触。主要用于实现存算一体架构芯片。传统冯诺依曼芯片是存与算分离的结构，所以有数据传输瓶颈，而存算一体则可以打破这种困境。

【回复】回复 @旁观兼听 :是的 理论功耗低 理论计算速度快 理论可解释性强 全是理论上的[捂脸]
【回复】除此以外，这种类似生物突触特性的存算一体还有一个人好处就是功耗低（人的大脑功耗大约20w），这也是传统数字芯片远远达不到的。
【回复】回复 @金领子 :全是优点没有缺点[doge]