本报讯 （记者 彪轶辰）7月2日，《科学》期刊刊发了北京大学教授杨玉超联合中科院上海微系统所研究员宋志棠完成的最新研究成果，首次实现硬件层面毫秒级脑动力学实时仿真，突破传统数字架构长期存在的算力、时延与能耗矛盾。
　　传统计算机存储与计算单元分离，模拟大脑连续神经电信号时存在数十至数百毫秒延迟，无法匹配生物神经信号传导速度，严重制约术中神经导航、脑疾病实时筛查、闭环脑机接口等场景落地。本次研究依托成熟40纳米CMOS工艺，集成0.28平方毫米相变忆阻器存算阵列，利用硫系材料可逆相变特性，让存储单元直接完成突触权重动态更新，省去数据跨单元反复搬运损耗。
　　实测数据显示，该硬件系统单步神经动力学运算时延低至2.12毫秒，执行人脑皮层高保真重建任务时，算力效率最高达英伟达A100GPU的478倍，整体功耗降低两个数量级。器件可完整复现皮层神经元电位连续波动，精准捕捉脑组织细微功能变化，满足临床脑数字孪生建模标准。《科学》同期配发评述指出，该成果完成从软件仿真脑到物理原生模拟脑的范式革新，为低功耗类脑硬件开辟全新路线。
　　据了解，该芯片可用于阿尔茨海默病、帕金森病早期脑功能监测，缩短神经外科术前皮层建模时长。规模化集成后，可搭载于轻量化人形机器人感知系统、便携式边缘脑机等设备。