容错算法加持，忆阻器模拟存算能效提升超1.6倍

传统计算机依靠相互独立的处理器与存储单元完成信息运算与存储。数据在两类器件间传输会产生大量能耗，因此众多电子工程师一直在研发新型器件，试图用单一硬件同时实现数据存储与计算。这类系统被称作存内计算系统，理论上运算速度优于现有计算机，同时功耗更低。忆阻器是一类可记录流经自身电荷量的电子元器件，目前被公认为落地存内计算最具潜力的器件。

依托忆阻器可搭建模拟计算机：该类设备依靠电压、电流等连续变化的物理量表征、处理信息，区别于数字计算机仅使用0、1二元数值的工作模式。但受器件固有随机性、制造工艺偏差及其他硬件缺陷影响，不同忆阻器的电气特性存在差异，会直接造成模拟计算机运算性能波动。

香港大学与惠普实验室的研究团队提出一套全新数学计算框架，能够让基于忆阻器的模拟存内计算机在存在硬件缺陷时，依旧完成高精度运算。该方案刊发于《自然・电子》期刊，有望推动高容错、高能效模拟计算硬件的研发落地。

无差错模拟计算原理。研究人员利用芯片实测得到的故障分布图，对目标矩阵的间接表征方案进行优化。该方法不再将矩阵数值直接映射至存在缺陷的硬件阵列，而是把目标矩阵拆解为两组可调节子矩阵，在绕开故障器件的同时保证整体计算结果准确无误。

论文通讯作者CanLi接受采访时表示：“模拟存内计算长期被视作提升算力、大幅降低功耗的可行路线，它依托器件自身物理特性，直接在数据存储位置完成运算。但在实际落地过程中，模拟硬件的非理想特性始终制约其发展：器件可能出现阻值卡死、器件间电气特性不一致等问题，极易污染最终运算结果。”

全新模拟计算实现思路

Li及其团队没有追求制造零缺陷的完美模拟计算硬件，而是开发出一套适配现有缺陷硬件的计算适配算法，核心目标是即便底层元器件存在故障，模拟计算机仍可精准完成数据运算。

Li解释道：“传统方案会将矩阵内每一个数值，一对一映射到芯片单个或成对器件上；只要其中任意器件失效，对应的矩阵计算结果就会出错。”

实验所用集成忆阻器芯片。该芯片搭载多组忆阻器交叉阵列与集成外围电路，包含跨阻放大器、采样保持电路以及模数转换器。研究采用两组交叉阵列，分别承载本文提出的无差错矩阵表征方案中的两组子矩阵。

“我们的核心创新是间接矩阵表征：将目标矩阵拆解为两组可调、维度通常更小的子矩阵乘积。矩阵拆解方式并不唯一，我们可以通过数学求解，找到一套能规避故障器件的拆解方案——故障器件维持原有卡死状态，整套运算仍能输出正确结果。”

该团队提出的数学框架具备通用性，可适配各类基于忆阻器的模拟计算机，支持多种数学运算；且无需重新训练算法，也不需要调用原始训练数据集。

Li补充：“这套方案同样适用于傅里叶变换等固定数学运算。额外优势是省去传统用于表征负数的差分器件对，器件使用数量可近乎减半。”

初步测试结果显示，该算法可让忆阻器模拟存算系统高精度完成各类运算，硬件能效同步提升超164%。“本方案实现的容错能力十分突出。在忆阻器实测验证中，即便39%的器件发生故障，离散傅里叶变换矩阵计算的余弦相似度仍高于99.999%；而传统直接映射方案在该故障比例下会完全失效。”

面向高可靠、高能效模拟计算机的研发进展

研究团队以无线通信原型模拟系统开展实测验证，该算法将系统误码率降低56倍，运算精度可媲美数字无线通信设备。

Li表示：“本研究更广泛的价值在于，针对各类基于新型器件的前沿计算架构，我们不必一味追求100%器件良率才能实现可用计算。通过调整数学表征方式，存在部分故障的芯片依旧能作为有效计算载体。这一思路可提升芯片有效良率、降低硬件成本，加速模拟计算及其他前沿计算技术产业化落地。”

后续研究中，团队将持续优化这套算法，并拓展至各类模拟存内计算系统；同时Li及其合作者正推进方案走出实验室，在全集成、可规模化量产的模拟计算硬件上开展实测。“硬件层面，我们正在研发更高容量的忆阻器芯片；软件层面，开发故障器件、漂移器件自动检测算法，并同步更新配套计算逻辑。我们也在探索该核心思路能否跳出忆阻器范畴，应用于光子计算、量子计算等其他前沿硬件平台。”