近日,香港科技大学(广州)程伯俊教授团队联合时识科技(SynSense)、华北光电技术研究所完成的突破性研究SpikeRAM芯片,成功入选集成电路设计领域“奥林匹克”ISSCC 2026(国际固态电路会议)。该成果将于2026年2月17日在大会Session 18宣讲,标志着此项超低功耗类脑芯片技能能力达到国际领先水平。
核心突破:重新定义终端智能能效边界
SpikeRAM作为一款事件驱动型脉冲神经网络处理器,集成了神经形态传感器,具备终身片上学习能力。其核心优势包括:
极致能效:48.1皮瓦/突触/比特(pW/Synapse/Bit)
存内/近内存计算:大幅减少数据搬运带来的能耗与延迟
终身片上学习:支持设备在使用过程中持续地、自适应地从新数据中学习并调整突触权重,使得终端设备能够真正地适应环境变化
产业化前景
① 智能终端设备:如穿戴设备,需要提供数月、连续感知及实时响应预警等功能;赋予AR眼镜毫瓦级功耗的实时手势识别、眼动追踪等
② 边端学习推理:为物联网设备植入“自主进化”的生命线,在电机、风机等设备内部署免维护监测节点,通过震动感知模式学习预测故障等提前预防意外停机
③ 在线学习场景:为智能家居、机器人、无人机等终端赋予“环境自适应”能力,使其能够在实际运行中持续优化交互策略,提升在复杂场景下的响应精准度与决策可靠性
团队贡献
本研究成果凝聚了香港科技大学(广州)程伯骏教授团队的深厚积累,程伯骏教授现任该校功能枢纽微电子学域助理教授,长期深耕类脑计算芯片与算法研究。以SpikeRAM芯片的成功入选,将进一步加速“端侧智能”的发展,推动高效、自主的类脑智能技术深入更多产业应用场景。
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