半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)網(wǎng)獲悉，中科院微電子所微電子器件與集成技術(shù)重點實驗室尚大山研究員與香港大學(xué)、清華大學(xué)研究人員合作，基于憶阻器（RRAM）存算一體（IMC）芯片，研制了一款連續(xù)學(xué)習(xí)原型系統(tǒng)，該系統(tǒng)針對多任務(wù)連續(xù)學(xué)習(xí)場景。

 

據(jù)介紹，研究團隊展開軟硬件協(xié)同設(shè)計，軟件方面開發(fā)了基于突觸元可塑性的混合精度連續(xù)學(xué)習(xí)模型（MPCL），采用非對稱權(quán)重更新策略，平衡權(quán)重的可塑性與穩(wěn)定性，有效緩解災(zāi)難性遺忘；硬件方面，團隊將MPCL模型部署在由憶阻器存算一體芯片和傳統(tǒng)架構(gòu)處理器組成的混合模擬數(shù)字硬件系統(tǒng)上。

 

近年來，以深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的人工智能技術(shù)在人臉識別、自動駕駛、智慧城市和健康監(jiān)測等多個領(lǐng)域迅速發(fā)展。

 

中科院微電子所表示，該系統(tǒng)采用IMC計算范式，利用基爾霍夫定律和歐姆定律加速向量矩陣乘法操作，減少了處理器和存儲器之間數(shù)據(jù)傳輸?shù)哪芰亢蜁r間開銷。同時也解決了傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型處理時會遺忘已經(jīng)學(xué)到的知識，導(dǎo)致在執(zhí)行先前任務(wù)時性能大幅下降的問題。