清华大学集成电路学院吴华强教授、高滨副教授团队基于存算一体计算范式，研制出全球首颗全系统集成、支持高效片上学习的忆阻器存算一体芯片，成果在线发表于《科学》（Science）杂志。
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。相同任务下，其片上学习能耗仅为先进工艺专用集成电路（ASIC）系统的3%，展现出卓越的能效优势。
实现这一突破的核心难点在于：传统反向传播训练算法要求的高精度权重更新方式，与忆阻器实际特性适配性较差，导致大规模集成下系统精度和能耗出现瓶颈。团队通过新型存算一体学习架构与算法协同设计，让忆阻器阵列在片上就能完成权重更新，无需将数据搬回外部处理器。
忆阻器是继电阻、电容、电感之后的第四种基本电路元件，可在断电后仍“记忆”通过的电荷，是新型纳米电子突触器件的理想选择。该成果揭示了AI时代边缘学习的新范式，可应用于手机等智能终端与汽车、机器人等边缘计算场景，在保护用户隐私的前提下实现设备的自适应学习。