全球首颗忆阻器神经动力学芯片实现毫秒级高精度脑建模

全球首款忆阻器神经动力学芯片问世

北京大学杨玉超教授团队联合中国科学院相关研究单位，成功研制出全球首颗基于忆阻器的神经动力学芯片。相关研究成果于2026年7月4日发表于国际顶级期刊《科学》。

突破传统计算架构瓶颈

传统计算架构长期存在存储与运算物理分离的问题，神经形态计算任务需频繁搬运海量数据，导致延迟高、功耗大，高精度实时处理难以实现。该团队另辟蹊径，利用相变忆阻器电导动态可调特性，在物理层面深度融合数据存储与逻辑运算，有效规避了持续半个世纪的数据搬运瓶颈，成为关键技术突破。

毫秒级响应与高能效表现

该芯片采用40纳米制程，核心计算阵列面积仅0.28平方毫米，单次完整神经动力学运算耗时2.12毫秒，首次将此类计算的响应能力提升至毫秒级。

实测数据显示，相较于现有的专用神经形态加速芯片，该芯片运算速度最高提升36倍，功耗降至约1/24。在模拟大脑皮层三维重建任务中，相较于高性能通用GPU，加速比达到50至478倍，性能差距显著。

服务高保真脑结构建模

芯片设计目标明确，旨在为高保真脑结构建模提供支撑。其生成的三维脑组织模型表面连续自然，无伪影褶皱与几何畸变，能够满足临床级精准医疗建模对空间分辨率和形态保真度的苛刻要求。

多领域应用前景广阔

该芯片应用前景广泛：可实时解析脑机接口采集的神经电信号，为高时效性闭环调控提供支持；可嵌入神经外科手术导航系统，提升术中定位精度；还可用于脑部退行性疾病的早期识别与量化评估，为阿尔茨海默病、帕金森病等疾病提供新的检测路径与分析范式。

该项目获得多项国家级重点科研计划支持，是多学科科研人员协同攻关的成果，涵盖实验验证与理论建模全链条。该研究不仅为后摩尔时代的高能效、低延迟智能硬件提供了切实可行的技术路径，也提升了我国在类脑计算与脑科学交叉领域的核心支撑能力。