北京大学集成电路学院携手中国科学院上海微系统与信息技术研究所，在神经动力学芯片领域取得重大突破。由杨玉超教授领衔的团队与宋志棠研究员团队联合攻关，成功研制出全球首款基于可控存内计算的忆阻器神经动力学芯片，相关成果已发表于国际顶级学术期刊《科学》上。
该芯片首次将神经动力学系统的单步运算时延压缩至2.12毫秒，在脑皮层重建等复杂任务中展现出显著优势。与传统图形处理器（GPU）相比，其运算速度提升50至478倍，成功突破了困扰神经动力学领域长达半个世纪的实时计算瓶颈。这一突破为脑科学研究和人工智能应用提供了全新的硬件支撑。
芯片采用40纳米工艺制造，核心部件包括存内计算单元与步长漂移阵列，总面积仅0.28平方毫米。研究团队通过创新设计，将编程脉冲生成电路、模数转换器等外围电路集成于芯片之中，实现了高度紧凑的系统架构。在50MHz运行频率下，芯片通过9级流水线设计完成单步积分运算，最终达成毫秒级单次迭代计算时延。
实验数据显示，该芯片在实时大脑皮层表面重建任务中表现卓越，能够快速生成高精度三维流形网格。研究团队开发的相变型忆阻器多级电导特性精准映射调控机制，为神经形态计算提供了新的技术路径。这项成果标志着神经动力学硬件系统正式进入毫秒级时代，为类脑计算和神经科学研究开辟了新方向。
