高保真度的物理世界几何建模要求在流形上实现实时、密集且可微的变形场。采用自适应步长积分与嵌入式神经网络相结合的神经动力系统（NDS）能够胜任这些任务，但仍面临数百毫秒的延迟。
相变存储器（PCM）以其高速、低功耗、与CMOS工艺兼容和多阻态存储等特性被学术界和产业界公认为最有发展潜力的新型存储技术，将相变存储器的两个关键特性——精确可控的多阻态存储和电导漂移特性作为NDS的一种功能性计算特征，在确保高精度的同时实现高密度存储和高并行度计算，极大提升高保真几何建模的效率。
中国科学院上海微系统与信息技术研究所宋志棠研究员、李喜研究员、解晨晨高级工程师与北京大学杨玉超教授、朱毅鑫研究员、陶耀宇副研究员等人合作，利用相变存储器精确可控的电导漂移及其多级存内计算能力，实现了亚10毫秒级的神经动力系统存内计算芯片。该芯片通过SET-RESET-DRIFT映射实现的贪婪算法搜索功能，消除了传统数字电路方案中频繁写入、读取、数据缓冲和乘法操作所带来的延迟、面积与功耗开销，同时该芯片采用40nm 1T1R相变单元实现存内计算，相变单元刀片型小电极厚度达到3nm，相变器件良率99.99999%以上，相变器件电导支持16级以上高精度调控。与传统最先进的NDS专用加速硬件相比，本方案在10-7误差容限下，单次迭代计算延迟低至2.12毫秒，计算速度提升3.82倍至36.27倍，功耗降低11.75倍至24.73倍。在大脑皮层表面同步重建及三维流形网格生成应用上，与业界最先进的图形处理器A100相比，采用该方案的NDS系统综合性能高出50.38倍至478.18倍。该成果以“A sub–10-millisecond neural dynamical system based on phase-change memristors”为题在Science (DOI: 10.1126/science.aee6277)发表。
中国科学院上海微系统与信息技术研究所宋志棠研究团队在相变存储技术领域潜心研究二十余年，在材料研究、工艺开发、器件集成和芯片设计等方面深耕不辍，厚积薄发，实现了从基础研究到产业化应用的全链条突破，形成了一系列具有自主知识产权的核心成果，多项关键技术达到国内领先、国际先进的水平。该项成果是继2017年高速低功耗Sc-Sb-Te相变材料（DOI: 10.1126/science.aao3212）和2021年基于单质Te的新型开关器件(DOI: 10.1126/science.abi6332)后，宋志棠团队发表在Science上的第三项突破性成果，是国内基于相变存内计算芯片领域的第一篇Science。
本成果受到国家自然科学基金“重大研究计划集成项目基于相变存储的模拟存内计算芯片”（92164302）和国家重点研发计划“大规模、高能效的存算一体系统”（2023YFB4502200）等项目支持。
图 采用相变存储精确可控的多阻态存储和电导漂移特性实现的NDS存内计算芯片
