多陣列憶阻器存算一體系統(tǒng)問世

　　打破算力瓶頸，滿足復雜任務的高需求

　　2月，清華大學微電子所、北京未來芯片技術高精尖創(chuàng)新中心教授錢鶴、吳華強團隊與合作者宣布，成功研發(fā)出全球首款多陣列憶阻器存算一體系統(tǒng)，其在處理卷積神經網絡時的能效比圖形處理器芯片高兩個數量級，在一定程度上突破了傳統(tǒng)計算框架的限制，大幅提升計算設備的算力，且比傳統(tǒng)芯片的功耗降低100倍。相關成果發(fā)表于《自然》雜志上。

　　如何用計算存儲一體化突破AI算力瓶頸，是近年來國內外的科研熱點。尋找合適的硬件，是提升算力的基礎之一。該團隊通過優(yōu)化材料和器件結構，成功制備出高性能憶阻器陣列。為解決器件非理想特性造成的系統(tǒng)識別準確率下降問題，他們提出一種新型的混合訓練算法，僅需用較少的圖像樣本訓練神經網絡，并通過微調最后一層網絡的部分權重，就可使存算一體架構在手寫數字集上的識別準確率達到96.19%。

　　同時，團隊還提出空間并行的機制，將相同卷積核編程到多組憶阻器陣列中，各組憶阻器陣列可并行處理不同的卷積輸入塊，提高并行度來加速卷積計算。在此基礎上，該團隊搭建了全硬件構成的完整存算一體系統(tǒng)，在系統(tǒng)里集成了多個憶阻器陣列，并在該系統(tǒng)上高效運行了卷積神經網絡算法，成功驗證了圖像識別功能，證明了存算一體架構全硬件實現的可行性。

　　“基于憶阻器的新型存算一體架構，可以打破算力瓶頸，滿足人工智能等復雜任務對計算硬件的高需求。”團隊成員、清華大學未來芯片技術高精尖創(chuàng)新中心教授吳華強說。

　　世界首個人類細胞圖譜繪制成功

　　實現人體細胞數字化

　　浙江大學醫(yī)學院郭國驥教授團隊用自主研發(fā)的分析平臺，繪制出人類首個細胞圖譜。3月26日，國際頂級期刊《自然》在線刊登了這項研究成果。

　　細胞是生命的基本單位。在過去，科學家主要利用顯微鏡和流式分析等技術，依靠若干表型特征對自然界里不同物種的細胞進行分類和鑒定。單細胞測序技術的出現給這一傳統(tǒng)的細胞認知體系帶來了革命性的變化。

　　研究團隊對60種人體組織樣品和7種細胞培養(yǎng)樣品進行了高通量單細胞測序分析，系統(tǒng)性地繪制了跨越胚胎和成年兩個時期、涵蓋八大系統(tǒng)的人類細胞圖譜，建立了70多萬個單細胞的轉錄組數據庫，鑒定了人體100余種細胞大類和800余種細胞亞類，開發(fā)了單細胞比對系統(tǒng)，并搭建了人類細胞藍圖網站。

　　郭國驥介紹，這項工作概括地說就是人體細胞數字化。用數字矩陣描述每一個細胞的特征，并對它們進行系統(tǒng)性分類。此外，還定義了許多以前未知的細胞種類，發(fā)現了一些特殊的表達模式。通過人類細胞圖譜，團隊發(fā)現，多種成人的上皮、內皮和基質細胞也在組織中扮演著免疫細胞的角色。

　　此外，通過跨時期、跨組織的細胞圖譜分析，團隊揭示了一個普適性的哺乳動物細胞命運決定機制：干細胞和祖細胞的轉錄狀態(tài)混雜且隨機，而分化和成熟細胞的轉錄狀態(tài)就變得分明且穩(wěn)定，也就是說，細胞分化經歷了一個從混亂到有序的發(fā)展過程。

　　該研究首次從單細胞水平上全面分析了胚胎和成年時期的人體細胞種類，研究數據將成為探索細胞命運決定機制的資源寶庫，也將對人體正常與疾病細胞狀態(tài)的鑒定帶來深遠影響。在未來，臨床醫(yī)生有望通過參照正常的細胞來鑒別異常的細胞狀態(tài)和起源。