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時(shí)空信號(hào)是指在特定時(shí)間窗口內(nèi)（時(shí)間域）并包含有多個(gè)通道（空間域）的數(shù)據(jù)信息，如生物信號(hào)、氣候信號(hào)、視頻信號(hào)以及多模態(tài)的各種傳感器信號(hào)等等。隨著大數(shù)據(jù)、人工智能以及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，越來(lái)越多的邊緣智能設(shè)備得到普及。如何在邊緣設(shè)備上實(shí)時(shí)處理、分析和解釋時(shí)空信號(hào)已成為未來(lái)社會(huì)智能化發(fā)展的一項(xiàng)重要挑戰(zhàn)。

高維計(jì)算（Hyperdimensional Computing）借鑒了大腦處理信息的方式，通過(guò)將原始數(shù)據(jù)映射到高維空間，利用超向量（hypervector）的分布式全息方式來(lái)表示數(shù)據(jù)，并通過(guò)綁定、捆綁和重排等輕量化操作來(lái)處理數(shù)據(jù)。因此，在處理復(fù)雜模式識(shí)別任務(wù)時(shí)具有高效性、魯棒性和可擴(kuò)展性?xún)?yōu)勢(shì)。但由于高維計(jì)算是一種數(shù)據(jù)密集型計(jì)算，在傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)中，數(shù)據(jù)需要在存儲(chǔ)和計(jì)算單元之間頻繁的搬運(yùn)，導(dǎo)致較高的延遲和能耗，限制了其在資源有限的邊緣端應(yīng)用。

針對(duì)這一問(wèn)題，微電子所微電子器件與集成技術(shù)研發(fā)中心劉明院士團(tuán)隊(duì)的尚大山研究員與香港大學(xué)合作，基于阻變存儲(chǔ)器（RRAM）的存內(nèi)計(jì)算范式，開(kāi)發(fā)了面向時(shí)空信號(hào)處理的存內(nèi)高維計(jì)算編碼技術(shù)。團(tuán)隊(duì)采用2T2R（兩個(gè)晶體管與兩個(gè)RRAM為一個(gè)單元）陣列作為存內(nèi)高維計(jì)算的編碼器，通過(guò)在編碼器中原位執(zhí)行綁定和捆綁操作，并通過(guò)設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單的外圍電路進(jìn)行重排操作，實(shí)現(xiàn)了對(duì)時(shí)空信號(hào)的編碼。該方法利用電阻分壓原理映射超向量的元素，避免了矩陣—向量乘法過(guò)程中的陣列會(huì)聚電流過(guò)大的問(wèn)題。此外，團(tuán)隊(duì)采用1T1R陣列作為關(guān)聯(lián)記存儲(chǔ)器。在訓(xùn)練階段，每個(gè)類(lèi)別編碼后的超向量通過(guò)疊加構(gòu)成該類(lèi)的原型向量，并預(yù)先存儲(chǔ)至關(guān)聯(lián)記憶存儲(chǔ)器中。在推理階段，輸入的時(shí)空信號(hào)首先被編碼為查詢(xún)超向量，然后以存內(nèi)搜索的方式與關(guān)聯(lián)記憶存儲(chǔ)器中的類(lèi)原型向量進(jìn)行相似度計(jì)算。具有最大相似度的類(lèi)即為預(yù)測(cè)結(jié)果。該設(shè)計(jì)在基于腦肌電信號(hào)的手勢(shì)識(shí)別任務(wù)中實(shí)現(xiàn)了97.96%的識(shí)別率。40nm工藝節(jié)點(diǎn)仿真結(jié)果表明該設(shè)計(jì)具有高魯棒、高通量、低延時(shí)等優(yōu)勢(shì)，同時(shí)計(jì)算能效相較于當(dāng)前的已報(bào)道的高維計(jì)算編碼器提升了39倍。這項(xiàng)研究結(jié)果為在資源有限的邊緣系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)時(shí)空信號(hào)的實(shí)時(shí)處理提供了一種高效的解決方案。

該項(xiàng)研究得到了科技部、國(guó)家自然科學(xué)基金委、中科院的支持。成果近期發(fā)表在《IEEE電路與系統(tǒng)學(xué)報(bào)II：快報(bào)》期刊上（IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs, DOI: 10.1109/TCSII.2024.3352120），微電子所碩士研究生李志為文章的第一作者，微電子所尚大山研究員和香港大學(xué)王中銳博士為文章的通訊作者。

文章鏈接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10388038

論文信息：

2T2R RRAM-based In-Memory Hyperdimensional Computing Encoder for Spatio-Temporal Signal Processing

Zhi Li, Rui Bao, Woyu Zhang, Fei Wang Jun Wang, Renrui Fang, Haoxiong Ren, Ning Lin, Jinshan Yue, Chunmeng Dou, Zhongrui Wang*, Dashan Shang*

IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs (TCAS-II)

DOI: 10.1109/TCSII.2024.3352120 (2023)

圖1:存內(nèi)高維計(jì)算編碼器和關(guān)聯(lián)記憶存儲(chǔ)器工作原理示意圖

圖2:存內(nèi)高維計(jì)算編碼器工作流程、真值表和編碼電路瞬態(tài)響應(yīng)