国际顶级学术期刊《科学》在线刊发重磅原创成果：北京大学杨玉超教授团队联合中国科学院上海微系统与信息技术研究所宋志棠团队，成功研制全球首款基于相变忆阻器的毫秒级神经动力学系统芯片，一举打破困扰行业半世纪的冯・诺依曼架构存储墙瓶颈，将神经动力学单步迭代运算时延压缩至 2.12 毫秒，实现该类仿生计算从离线慢速运算到毫秒级实时处理的跨越式突破。
长期以来，脑皮层三维重建、神经信号实时解析等神经动力学任务依赖英伟达 A100 等高端 GPU 运行。传统计算架构存储、计算单元分离，海量神经微分方程求解过程中数据反复搬运，不仅运算时延长达数十秒至数分钟，还伴随极高功耗，无法满足脑机接口、术中神经导航等实时场景需求。
本次研发团队另辟蹊径，创新性挖掘相变忆阻器可控电导漂移物理特性，提出可控存内计算全新范式，将原本被行业视作器件缺陷的电导漂移转化为天然硬件积分器，无需复杂数字电路迭代，依靠器件自身电导演化完成微分方程自适应步长搜索；同时在 0.28 平方毫米微型存算阵列内集成 14.7 万枚相变忆阻器单元，分时复用实现神经网络矩阵乘加、神经动力学积分两大核心计算，40 纳米工艺下运行频率达 50MHz，以极简硬件实现超低延迟仿生计算。
实测性能数据显示，该芯片综合算力优势显著：
- 对标行业专用 ASIC 加速器：同规格神经动力学运算提速 3.82–36.27 倍，功耗降低至原有方案 1/24；
- 对标英伟达高端 GPU：脑皮层高保真重建核心任务中，运算速度提升50.38–478.18 倍，三维脑结构重建无褶皱失真、建模精度全面超越 GPU 方案。
业内专家表示，这款毫秒级神经动力学芯片搭建起全新类脑计算硬件底座，落地应用覆盖多元前沿赛道：医疗领域可支撑术中实时神经导航、阿尔茨海默病、帕金森病早期智能筛查；人机交互领域赋能植入式、穿戴式脑机接口，毫秒级解析脑电信号实现意念操控；科研领域支撑脑数字孪生、神经动力学大规模仿真；同时适配轻量化边缘智能、仿生机器人感知系统等低延迟、低功耗场景，补齐国产类脑芯片在高精度实时神经计算领域的空白。
据研发团队透露，项目依托多项国家级重点科研专项支持，后续将推进芯片工程化优化与流片迭代，计划开展医疗设备、脑机终端产学研转化，加速国产存算一体类脑硬件商业化落地，推动我国在神经拟态计算、脑科学硬件底层赛道建立全球技术领先优势。
