清華集成電路學(xué)院高濱：一種基于存算一體技術(shù)的類(lèi)腦聲音定位方法

近日 ，清華大學(xué)集成電路學(xué)院的高濱副教授課題組在《自然?通訊》（Nature Communications）上在線(xiàn)發(fā)表了題為“Memristor-Based Analogue Computing for Brain-Inspired Sound Localization with in situ training”的研究論文
，提出了一種基于存算一體技術(shù)的類(lèi)腦聲音定位方法 。面向定位任務(wù)的計(jì)算需求
，提出了多閾值更新策略 ，緩解了憶阻器非理想因素帶來(lái)的精度損失 。在集成規(guī)模為1K的憶阻器陣列中 ，課題組成功演示了聲音定位的在線(xiàn)訓(xùn)練 ，實(shí)現(xiàn)了兩個(gè)數(shù)量級(jí)的能耗降低。

圖1 類(lèi)腦存算一體聲音定位示意圖

對(duì)生物大腦定位能力的模仿，常被應(yīng)用于車(chē)輛檢測(cè)、虛擬聽(tīng)覺(jué)系統(tǒng)等場(chǎng)景
。隨著摩爾定律逐漸放緩