DeepSeek时代的终极硬件？忆阻器存算一体技术深度解析！-电子工程世界

DeepSeek掀起AI计算革命，算力瓶颈何解？

AI领域正在经历一场颠覆性的变革！DeepSeek，一款近期火爆全球的开源AI大模型，正与GPT-4、Sora等模型一起，掀起一场前所未有的算力竞赛。随着AI训练规模的指数级增长，计算资源的短缺已经成为无法忽视的问题——算力不足，功耗爆表，传统芯片难以支撑未来AI需求！

当前主流的冯·诺依曼架构已无法跟上AI发展的步伐，存储与计算分离导致数据搬移成为巨大瓶颈。这不仅拖慢了计算速度，还消耗了大量能量。如何突破这一困境？存算一体技术成为破局关键！

image.png?imageView2/2/w/1000

清华大学此前发布的全球首颗忆阻器存算一体芯片，这一创新技术让AI计算直接在存储单元内完成，大幅降低数据搬移的功耗和时间开销，真正实现计算与存储合二为一。

忆阻器：从理论设想到AI计算革命的中坚力量

忆阻器（Memristor），这个概念最早可以追溯到 1971 年，当时加州大学伯克利分校的蔡少棠教授在理论上提出了它的存在。然而，这个“电子世界的遗珠”一度被遗忘，直到 2008 年 HP 实验室的科学家们首次成功制备出忆阻器，人们才意识到，它可能会成为改变计算格局的关键。

image.png?imageView2/2/w/1000

忆阻器的魅力在于，它不仅是一个存储单元，同时还能进行计算！想象一下，如果你的硬盘不仅能存储数据，还能直接进行深度学习计算，那么 AI 训练的速度将大幅提升。忆阻器的这一特性，使其成为存算一体架构的核心组件。

忆阻器的核心特性

● 非易失性存储：即使断电，数据仍然得以保留。

● 高并行计算能力：大规模忆阻器阵列可以同时存储和处理数据。

● 超低功耗：相比传统存储器，忆阻器计算能耗更低，特别适合AI计算。

在AI计算领域，忆阻器的优势尤为显著。它能够模拟神经网络中的突触行为，使得类脑计算（Neuromorphic Computing）成为可能。这意味着，未来的AI计算不再依赖庞大的GPU阵列，而是能够用更加高效、低功耗的方式进行智能学习。

忆阻器的核心特性

可靠性与一致性问题

忆阻器的开关特性和数据存储能力可能受到制造工艺的影响，导致器件的性能不稳定。在AI计算过程中，即使是微小的误差，也可能导致推理精度下降，这对忆阻器的可靠性提出了更高的要求。

存储密度与集成度

当前AI计算任务需要极高的存储密度。如何让忆阻器适应高密度存储需求，并与先进CMOS工艺兼容？业界正在探索HBM（高带宽存储）堆叠技术，将多个忆阻器阵列垂直集成，提高存算一体芯片的计算能力。

低功耗与高计算吞吐量

相比传统存储架构，忆阻器存算一体的计算方式降低了数据搬移的功耗。然而，如何提升计算吞吐量，使其真正适用于AI训练任务，是当前研究的重点之一。

忆阻器的测试测量挑战：精确测量是产业化的关键

如果忆阻器要真正进入AI计算的核心，精准测试是绕不开的环节。忆阻器测试涉及多个方面：

1. 器件级测试

器件级测试主要关注单个忆阻器的基础性能，包括：

● 直流（DC）扫描测试：测量忆阻器的 I-V 特性，确保其开关状态的稳定性。

● 脉冲（AC）测试：研究忆阻器在 AI 计算中的突触可塑性，模拟人脑神经元的工作方式。

● 耐久性测试：研究忆阻器在反复读写后的性能衰减情况。

2. 阵列级测试

当忆阻器应用于存算一体芯片时，需要进行阵列级测试，以验证其在大规模协同计算中的表现。测试内容包括：

● 存算一体芯片的计算精度测试，确保大规模忆阻器阵列在AI任务中的计算误差可控。

● 端到端AI推理性能测试，直接运行神经网络算法，并对计算结果进行评估。

● 数据保持特性，评估忆阻器在长时间存储时的稳定性。

3. 现实环境模拟测试

为了确保忆阻器可以应用于实际场景，需要进行多种环境因素的模拟测试：

● 温度可靠性测试，研究忆阻器在不同温度范围（如 -40℃ 至 125℃）下的稳定性。

● 湿度影响测试，确保忆阻器在高湿度环境下不会发生数据丢失。

● 辐射耐受性测试，评估忆阻器在航天、医疗等特殊环境中的适用性。

Tektronix：助力忆阻器产业化的测试方案

作为全球领先的测试测量设备提供商，Tektronix提供全面的忆阻器测试解决方案，帮助研究人员和企业加速忆阻器技术的商业化。

1. 4200A-SCS半导体参数分析仪

● 高精度源测单元（SMU）：支持 DC、低频 AC 测试，确保忆阻器的电学性能。

● 纳秒级脉冲测量（PMU）：精准测试忆阻器在 AI 计算中的动态表现。

image.png?imageView2/2/w/1000

2. 矩阵开关测试方案

Keithley 3706系列矩阵开关，适用于大规模忆阻器阵列测试，低漏电特性确保精准测量。

image.png?imageView2/2/w/1000

3. 自动化测试与数据分析

Tektronix TMAS平台，支持Python可编程测试，提供自动化数据采集和分析。

忆阻器存算一体架构正在快速发展，预计在未来5-10年内将进入商业化应用。随着AI大模型计算需求的持续增长，忆阻器将在高密度存储、低功耗计算方面发挥越来越重要的作用。Tektronix将继续推动忆阻器测试技术的发展，为存算一体计算架构的未来提供最前沿的测量方案。了解忆阻器测试更多产品资料，

关键字：泰克科技硬件忆阻器开源 AI 大模型引用地址：DeepSeek时代的终极硬件？忆阻器存算一体技术深度解析！

上一篇：是德科技与KD 携手合作，利用全新的信号分析能力推进多千兆位光纤车载以太网测试
下一篇：罗德与施瓦茨携手7layer公司发布蓝牙射频一致性测试解决方案

推荐阅读最新更新时间：2026-03-25 12:43

清华大学研制首款多阵列忆阻器存算一体系统能效高于GPU

近日，清华大学微电子所、未来芯片技术高精尖创新中心钱鹤、吴华强教授团队与合作者在《自然》在线发表了研究论文，报道了基于忆阻器阵列芯片卷积网络的完整硬件实现。该成果所研发的首款基于多个忆阻器阵列的存算一体系统，在处理卷积神经网络（CNN）时的能效比图形处理器芯片（GPU）高两个数量级，大幅提升了计算设备的算力，成功实现以更小的功耗和更低的硬件成本完成复杂的计算。基于忆阻器阵列可以实现基于物理定律（欧姆定律和基尔霍夫定律）的并行计算，同时实现存储与计算一体化，突破传统架构对算力的限制。阿里达摩院在2020年1月发布了《2020十大科技趋势》报告，其中第二大趋势即为“计算存储一体化突破AI算力瓶颈”。报告指出：“数据存储单元

[手机便携]

高效并行存算融合技术—忆阻器

在计算量和数据量变得越来越大的今天，计算和存储成为了下一步科技发展中要面临的两座大山，下一代高性能计算机系统必须突破存储墙问题。在过去，这两者一直都是各自发展，再通过下游产品产生交集。但伴随着未来器件小型化、集成度高的趋势，使得这两者开始融合。在这当中，存算一体技术得到了发展。就科技发展趋势来看，未来无人驾驶、人脸人别、智能机器人等场景，都将是存算一体技术的发展机会。目前，存算一体主要的实现方式有两种，一种是基于易失性、现有工艺较成熟的SRAM或DRAM构建，另一种是基于非易失性、新型存储器件或新材料构建。为了提高效率，科研人员开发了各种加速部件和专用的深度学习处理器，GPU、TPU等相继在市场内出现。但由于，这些场景

[嵌入式]

高效并行<font color='red'>存</font><font color='red'>算</font>融合技术—<font color='red'>忆阻器</font>

英特尔通过软硬件为LIama 2大模型提供加速，持续发力推动AI发展

英特尔通过软硬件为LIama 2大模型提供加速，持续发力推动AI发展英特尔广泛的AI硬件组合及开放的软件环境，为Meta发布的Llama 2模型提供了极具竞争力的选择，进一步助力大语言模型的普及，推动AI发展惠及各行各业。大语言模型（LLM）在生成文本、总结和翻译内容、回答问题、参与对话以及执行复杂任务（如解决数学问题或推理）方面表现出的卓越能力，使其成为最有希望规模化造福社会的AI技术之一。大语言模型有望解锁更丰富的创意和洞察，并激发AI社区推进技术发展的热情。 Llama 2旨在帮助开发者、研究人员和组织构建基于生成式AI的工具和体验。Meta发布了多个Llama 2的预训练和微调版本，拥有70亿、130亿和7

[网络通信]

英特尔通过软<font color='red'>硬件</font>为LIama 2<font color='red'>大</font><font color='red'>模型</font>提供加速，持续发力推动<font color='red'>AI</font>发展

炬芯科技周正宇博士：存内计算是突破AI芯片算力和功耗矛盾的关键

著名作家海伦·凯勒曾说过这样一句话，“盲隔绝了人与物，聋隔绝了人与人。”可见听力的重要性，由此可以看出，人的一生耳朵是最忙的感知系统之一。声音是人与人交户的重要手段，在AI兴起的现今，也是人与机器相互沟通的手段之一。从模拟阶段的留声机开始到现在，人类对于高清化、高保真的追求一刻没有停歇过，也逐渐摆脱了线束的约束。对音频来说，芯片至关重要，它既要拥有足够的算力，也要拥有足够低的功耗。据SIG预测，到2027年蓝牙音频传输设备年出货量将达18.4亿台，2023年～2027年的年复合增长率为6%，蓝牙数据传输设备年度出货量将达到18.7亿台，2023年～2027年的复合年增长率为11%。 ICCAD 2023上，炬芯科技

[手机便携]

炬芯科技周正宇博士：<font color='red'>存</font>内计算是突破<font color='red'>AI</font>芯片<font color='red'>算</font>力和功耗矛盾的关键

亿铸科技聚焦国产存算一体AI大算力芯片，28纳米工艺实现10倍能效比

“数字时代的关键资源是数据、算力和算法，其中数据是新生产资料，算力是新生产力，算法是新生产关系，三者构成数字经济时代最基本的生产基石。” 2021年9月，中国信息通信研究院发布的《中国算力发展指数白皮书》中，用上述结论强调了算力在数字经济时代的基础性作用。今年2月，多部委联合印发通知，同意在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等8地启动建设国家算力枢纽节点，并规划了10个国家数据中心集群，这标志着全国一体化大数据中心体系——“东数西算”工程正式全面启动。这项被称为数字经济时代的“南水北调”“西电东送”“西气东输”的重大工程受到全社会高度关注。而在热点背后，当上千亿参数的超大规模深度学习模型成为现

[嵌入式]

合作伙伴包括平头哥，剑指可以重构存算AI芯片

集微网消息，3月22日，千芯半导体（TensorChip）完成了数千万人民币融资。本轮投资方为前海融华汇金和NW投资。同时，该公司新一轮融资也准备启动。千芯半导体（TensorChip）创始人及首席科学家耿云川表示，本轮融资将主要用于领先的“可重构存算AI芯片”的研发（边缘及云计算领域），并继续推进tinyAI加速算法包在智慧交通和新零售领域的优质落地。千芯半导体（TensorChip）成立于2019年，核心技术团队来自AMD、瑞萨半导体、联发科、长江存储等国际先进企业，在存储计算及AI计算加速领域具备深厚的技术积累，拥有5nm和7nm芯片量产经验，熟悉GAA等新一代工艺，并与深圳清华大学研究院达成了深度战略合作，目前合作

[手机便携]

海光DCU成功适配DeepSeek-Janus-Pro多模态大模型

近日，海光信息技术团队成功完成DeepSeek-Janus-Pro多模态大模型与海光DCU的适配优化，并正式上线。这是海光团队近期完成适配优化的第三款DeepSeek大模型，充分展现了DCU强大的生态优势与技术能力。因DCU采用了GPGPU通用加速计算架构，DeepSeek模型可直接在DCU上运行，并不需要大量适配工作，技术团队的主要工作是进行精度验证和持续的性能优化。用户现可通过“光合开发者社区”中的“光源”板块访问并下载相关模型，或直接登录搜索“deepseek”，即可基于DCU平台快速部署和使用相关模型，包括高性能的问答基础模型DeepSeek-V3、推理模型DeepSeek-R1和文生图模型DeepSeek-Jan

[嵌入式]

海光DCU成功适配<font color='red'>DeepSeek</font>-Janus-Pro多模态<font color='red'>大</font><font color='red'>模型</font>

BeagleBoard宣布推出采用TI 4 TOPS算力SoC的开源硬件BeagleY-AI

BeagleBoard.org基金会日前宣布推出BeagleY-AI，BeagleY-AI 的大小与名片相当，但它是开源硬件，且无需风扇即可正常运行，AI算力达4 TOPS，适合执行深度学习算法。工业级设计 BeagleY-AI 内部采用了适用性强且经过工业验证的TI（德州仪器） AM67A SoC。该SoC包含4核 1.4GHz 64位Arm Cortex-A53，以及双路C7x DSP，具有4TOPS MMA算力，另外还有用于I/O和控制的Cortex-R5子系统，以及包括GPU、视频加速单元等，支持PCIe 3.0、USB 3.1以及千兆以太网。板载内存为4GB LPDDR4，EEPROM，并有microSD

[嵌入式]