北京大学集成电路学院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研究员团队，在国际顶级学术期刊《Science》刊发重磅原创成果，成功研制全球首款基于相变忆阻器的亚 10 毫秒神经动力学系统芯片。该芯片独创可控存内计算新范式，攻克困扰全球半世纪的神经动力学实时计算瓶颈，在脑皮层高保真重建专项任务中，运算速度最高较英伟达 A100 GPU 提升 478.18 倍，为类脑智能、脑机接口、神经医疗设备筑牢国产底层硬件底座。
本次发表于《Science》的论文题为《A sub-10-millisecond neural dynamical system based on phase-change memristors》，核心突破在于颠覆传统冯・诺依曼分离式计算架构，创新性将相变忆阻器固有 “电导漂移” 特性转化为核心计算资源，实现存储、运算一体化并行处理，彻底消除数据反复搬运带来的延迟、功耗双重损耗。
长期以来，高精度脑皮层三维重建、神经动力学仿真高度依赖 GPU 与专用 ASIC 加速器，但存储与计算分离的硬件架构，使得海量中间数据频繁跨单元传输，单轮迭代耗时动辄数十分钟，仅能离线运算，无法满足脑机实时交互、术中神经导航的临床刚需，成为脑科学产业落地的核心卡点。
研究团队采用成熟 40nm CMOS 工艺流片，芯片核心存算阵列总面积仅 0.28 平方毫米，搭载 50MHz 运行频率与 9 级极简流水线架构，将神经动力学单步迭代时延压缩至 2.12 毫秒，首次把该类复杂运算推入毫秒级实时时代。器件良率突破 99.99999%，支持 16 级以上高精度电导调控，兼顾微型化、高稳定性与超高运算精度。
实测性能数据充分验证技术颠覆性：
- 通用神经动力学求解任务：对比行业顶尖专用 ASIC 加速器，速度提升 3.82–36.27 倍，功耗降低至原有 3.9%–7.8%，最低功耗仅为传统硬件的 1/24；
- 脑皮层表面高保真重建任务：同等模型规模、同等建模精度条件下，相较英伟达 A100 GPU 提速区间 50.38–478.18 倍，峰值加速比达 478.18 倍，重建误差小于 0.001 毫米，可完整复刻大脑细微褶皱结构，达到医疗手术级标准。
不同于通用大模型训练 GPU，该芯片是面向脑科学、类脑计算的专用存算一体硬件，核心价值聚焦四大落地场景：一是侵入式 / 非侵入式脑机接口实时神经信号解析；二是神经外科术中高精度三维脑结构导航；三是阿尔茨海默病等神经退行性疾病早期影像智能筛查；四是脑数字孪生、类脑机器人动力学实时仿真。
北京大学杨玉超团队表示，此次成果打通 “底层相变器件 – 中层存算算法 – 顶层芯片架构” 全链条协同设计路径，建立 “可控存内计算” 全新技术范式，证明我国在新型忆阻器存算一体芯片赛道实现全球原创领跑。后续团队将持续优化工艺节点、拓展阵列规模，推动芯片小型化量产，落地便携式脑检测设备、轻量化医疗计算终端，填补国产类脑专用算力芯片空白。
中科院上海微系统所宋志棠研究员指出，相变存储是我国自主可控的新型存储技术路线，本次跨单位联合攻关成果，充分体现产学研协同创新优势，为下一代低功耗、高实时性特种算力芯片提供全新技术路线，助力我国半导体在存算一体细分赛道构建差异化竞争壁垒。
业内专家评价，该成果登顶《Science》标志中国在神经动力学专用计算领域实现从跟跑到引领的跨越，不依赖先进制程，依靠器件物理创新与架构原创实现算力量级突破，为国内存算一体芯片产业化、脑科学医疗器械国产化提供关键技术支撑。
此次北大、中科院联合攻关的忆阻器神经动力学芯片，是国产新型算力芯片里程碑式原创成果。依托毫秒级超低延迟、极致低功耗、微型化硬件优势，该技术有望重塑脑科学、类脑智能产业硬件生态，持续推动我国集成电路前沿基础研究与医疗智能装备产业双向突破。
