柔性边缘智能AI芯片突破“存储墙”性能限制

2月2日从清华大学获悉，该校集成电路学院教授任天令团队及合作者的研究成果“FLEXI柔性数字存算芯片”，在柔性电子与边缘人工智能硬件领域取得突破，填补了当今高性能柔性AI计算芯片技术空白。相关研究成果发表在国际期刊《自然》上。

据了解，机器学习与人工智能应用通常依赖高算力、高能耗的计算平台，而可穿戴传感器、脑植入器等极端边缘设备需基于柔性基底、低成本元件完成本地基础计算。此前柔性中央处理器虽能实现通用计算，但存在速度慢、功耗高的瓶颈，无法满足数据分类、机器学习等AI任务需求。

任天令介绍，新研发的柔性AI芯片可直接在柔性基底上制造，兼具低功耗、低成本和高集成度优势。研究团队通过工艺革新增加金属层数，突破了传统柔性电子难以支持复杂芯片互联的瓶颈；创新采用数字“存内计算”架构，在存储器内部完成数据处理，既消除了数据搬运的时间与能耗开销，又突破了“存储墙”性能限制，在能效与可靠性等关键指标上的表现优于传统模拟存内计算方案。

实测数据显示，该芯片在折叠、卷曲状态下可稳定工作，经4万次反复折叠后计算能力仍保持稳定，并具备良好的耐温、耐湿和抗光照老化能力。该芯片能够集成至可穿戴设备，利用心率、呼吸频率、体温等生理信号实现人体日常活动识别。

《自然》杂志同期刊发评述文章指出，该芯片通过设计架构与制造工艺的协同优化，实现了在低成本、低功耗条件下稳定运行神经网络任务，能够适配可穿戴健康监测等极端边缘设备应用场景，为物联网领域智能硬件创新提供了新方向。