北京大学集成电路学院携手中国科学院上海微系统与信息技术研究所，在神经动力学芯片领域取得重大突破。由杨玉超教授领衔的科研团队，联合宋志棠研究员团队，成功研制出全球首款基于可控存内计算的忆阻器神经动力学芯片。这一成果不仅刷新了神经动力学系统的运算速度纪录，更在《科学》杂志上发表，引发国际学术界广泛关注。
该芯片首次将神经动力学系统的单步运算时延压缩至2.12毫秒，在脑皮层重建等复杂任务中展现出惊人性能。与传统图形处理器（GPU）NVIDIA A100相比，其运算速度提升50至478倍，成功突破制约神经动力学发展长达半个世纪的实时计算瓶颈。这一突破意味着神经动力学硬件系统正式迈入毫秒级时代，为人工智能、脑机接口等领域带来革命性进展。
芯片采用40纳米工艺制造，集成存内计算与步长漂移阵列的核心区域仅0.28平方毫米。研究团队通过创新的多级电导特性精准映射调控机制，使芯片在50MHz运行频率下，单步积分仅需9级流水即可完成。这种设计不仅大幅降低功耗，更通过配备编程脉冲生成电路、模数转换器等外围电路，构建起完整的神经动力学计算系统。
在实时大脑皮层表面重建实验中，该芯片展现出强大的三维流形网格生成能力。其毫秒级的运算速度使动态神经信号处理成为可能，为癫痫预测、脑疾病诊断等医疗应用开辟新路径。研究团队表示，这项成果不仅验证了忆阻器在神经形态计算中的可行性，更为开发类脑智能芯片提供了全新范式。
