類腦計算技術作為一種腦啟發的新型計算技術,具有存算一體、事件驅動、模擬并行等特征,為智能化時代開發高效的計算硬件提供了技術參考,有望解決當前人工智能硬件在能耗和算力方面的“不可持續發展”問題.硬件模擬神經元和突觸功能是發展類腦計算技術的核心,而支持這一切實現的基礎是器件以及器件中的物理電子學.根據類腦單元實現的物理基礎,當前類腦芯片主要可以分為數字CMOS 型、數模混合CMOS 型以及新原理器件型三大類.IBM 的TrueNorth、Intel 的Loihi、清華大學的Tianjic 以及浙江大學的Darwin 等都是數字CMOS 型類腦芯片的典型代表,旨在以邏輯門電路仿真實現生物單元的行為.數模混合型的基本思想是利用亞閾值模擬電路模擬生物神經單元的特性,最早由Carver Mead 提出,其成功案例有蘇黎世的ROLLs、斯坦福的Neurogrid等.以上兩種類型的類腦芯片雖然實現方式上有所不同,但共同之處在于都是利用了硅基晶體管的物理特性.此外,以憶阻器為代表的新原理器件為構建非硅基類腦芯片提供了新的物理基礎.它們在工作過程中引入了離子動力學特性,從結構和工作機制上與生物單元都具有很高的相似性,近年來受到國內外產業界和學術界的廣泛關注.鑒于硅基工藝比較成熟,當前硅基物理特性是類腦芯片實現的主要基礎.憶阻器等新原理器件的類腦計算技術尚處于前沿探索和開拓階段,還需要更成熟的制備技術、更完善的系統框架和電路設計以及更高效的算法等.
為促進本領域國內同行交流,應《物理學報》編輯部邀請,我們邀請部分活躍在利用物理器件實現類腦計算領域第一線的中青年科學家,組織出版了本專題.探討不同物理機制的器件實現、算法優化、架構設計以及應用.器件層面上,劉琦老師報道了一種柔性憶阻器基神經元器件及電路,徐文濤老師報道了一種基于Na2/3Ni1/3Mn2/3O2的離子遷移型人造突觸,繆向水老師綜述了主流憶阻器的器件結構、物理機制并比較分析了它們的性能特性,萬昌錦老師和萬青老師介紹了多類柔性神經形態晶體管的研究進展以及在仿生感知領域中的應用;算法層面上,曾中明老師和袁喆老師利用磁性隧道結可調控的隨機動力學實現了群體編碼,尚大山老師提出了一種基于存內計算范式的儲池計算硬件實現方法;系統層面上,劉洋老師報道了一種基于憶阻器的脈沖神經網絡硬件加速器架構設計方法,郭新老師提出了一種仿生生物感官的感存算一體化系統,康晉鋒老師綜述了用于實現存內計算的非揮發存儲器件及其性能特征;感知應用層面上,王中強老師從器件物理角度、周菲遲老師和柴揚老師從應用角度分別綜述了面向感存算功能一體化的光電憶阻器研究進展,諸葛飛老師綜述了光電神經形態器件及其應用的最新研究進展,韓素婷老師綜述了應用于感存算一體化系統憶阻器的研究方向和研究進展.
本專題從不同角度描述了面向類腦計算的器件及物理特性的進展,反映了此領域的一些現狀,希望對讀者了解此前沿課題有所幫助,可以吸引更多學者尤其是年輕學者的關注和加入,為我國在本領域的蓬勃發展增添新生力量.