近日，復旦大學微電子學院研究者利用晶圓級的二維MoS2半導體材料，研制出了一種可以用于乘法累加運算的新型存內計算架構，擁有良好的器件耐久性，并且擦寫操作簡單，能夠實現較長時間的多值存儲能力，來實現模擬的乘加運算，從而展示了用于未來低功耗和高計算力的存算一體應用領域的潛力。
隨著人工智能的不斷發展，需要更強的算力來處理大量的連續矩陣運算，而矩陣運算主要包括乘法和累加運算。在傳統的馮·諾依曼計算體系結構中，存儲和邏輯運算電路是分離的，運算的數據需要在內存單元和運算單元之間來回傳輸，而數據傳輸的帶寬速度已經成為進一步提升其算力的瓶頸。另外，大多數的非易失性存儲器雖然都能夠實現多值存儲，但是隨機性誤差會造成其在神經網絡應用中識別準確率的降低。
為了解決上述的問題，復旦大學研究者提出了一種由兩個MoS2晶體管和一個電容組成的新穎2T-1C存內計算結構。該結構實用傳統的頂柵集成電路工藝制作而成，利用類似動態隨機存儲器的存儲單元，可以實現快速簡便寫入編程信息和無限次刷寫編程操作。另外，該存內計算結構還可以實現硬件級別的權重更新、原位訓練和自我學習，能夠有效的避免因器件本身成對神經網絡的影響，故對于在需要巨量的權重更新學習的神經網絡訓練中有著明顯的優勢，從而展示了其在用于未來低功耗高計算力的存算融合系統中的巨大潛力。
該工作得到了復旦大學ASIC國家專用集成電路重點實驗室的支持。研究成果已以“An In-Memory Computing Architecture Based on Two-Dimensional Semiconductors for Multiply-Accumulate Operations”發表在Nature Communication上。
