近日，我院王春华教授获得国家自然科学基金重大研究计划培育项目 “非易失性CMOS忆阻器及其构成的计算存储融合可重构交叉阵列架构”。该项目的直接经费为80万元，执行年限2020年1月~2022年12月，为期3年。

经典的冯•诺依曼计算机的运算器与存储器是分离的，存在“存储墙”的“冯•诺依曼瓶颈”问题。忆阻器是一种新的器件，具有记忆特性，由忆阻器构成的交叉阵列计算架构的硬件电路具有计算存储融合的脑启发计算特性，可突破经典“冯•诺依曼瓶颈”问题。但是，一方面，纳米材料忆阻器制造难度大、成本高，目前还没有商业化。而CMOS电路成本低，易量产，所以研究CMOS集成忆阻器电路具有重要意义。但是目前所报道的忆阻模拟器的记忆时间很短，不具有非易失性，使其不能成为真正的忆阻器。另一方面，所报道的交叉杆阵列计算架构不具备可重构特性。为了解决这些问题，本项目研究基于CMOS非易失性忆阻器电路及由非易失性CMOS忆阻器构成的可重构交叉阵列架构，并将该可重构交叉阵列架构用于深度学习中卷积神经网络的实现。

王春华教授及其团队在该方向上具有很好基础，在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transaction on Biomedical circuit and systems、IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and systems、Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation、Applied Mathematics and Computation及Nonlinear Dynamics等高水平期刊上发表论文150余篇，其中ESI高被引论文2篇。