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华中科大团队突破忆阻器Mamba电路级实现难题，为边缘AI存储计算提供新方案

发布时间：2025-08-26 来源：责任编辑：zoe

【导读】

近年来，Transformer模型凭借自注意力机制在自然语言处理等领域取得突破性进展，但O(n²)的计算复杂度（n为序列长度）成为其在边缘、嵌入式设备中广泛应用的“致命瓶颈”。例如，处理1000个token的序列，Transformer的计算量是100万次，而边缘设备（如手机、物联网终端）的算力仅能支持约10万次/秒的运算，导致推理时延高达10秒以上。相比之下，Mamba语言模型通过Selective SSM（选择性状态空间模型）将计算复杂度降至O(n)，成为替代Transformer的潜力候选。但Mamba的“轻量级”优势尚未转化为边缘设备的“实际性能”——其电路级完整部署一直未解决，缺乏存内计算优化与硬件感知推理算法，导致无法发挥低功耗、高并行的优势。

近日，华中科技大学孙华军/缪向水教授团队在这一领域取得重要突破：他们提出基于忆阻器的Mamba模型全电路实现方案，解决了电路级并行扫描、隐状态迁移与硬件感知推理的关键问题，为边缘AI的存储计算瓶颈提供了新的解决路径。相关成果已发表在IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers（孙华军教授为通讯作者），引发行业对“Mamba+忆阻器”边缘应用的广泛关注。

一、背景：Transformer的边缘困境与Mamba的“潜力缺口”

Transformer的核心是自注意力机制，其计算复杂度随序列长度增长呈平方级上升，这对边缘设备的算力、功耗、存储提出了极高要求。例如，OpenAI的GPT-3模型（1750亿参数）在边缘设备上的推理功耗高达100W以上，而手机的电池容量仅能支持约5小时续航；此外，Transformer的中间特征存储需要大量内存（如处理1000token需1GB内存），远超边缘设备的存储容量（通常为128MB-512MB）。

Mamba模型的出现为解决这一问题提供了思路。其采用Selective SSM机制，通过“线性递推”替代自注意力，计算复杂度降至O(n)，同时保持了与Transformer相当的语言建模能力（如Mamba-3B模型在WikiText-103数据集上的困惑度为18.2，接近GPT-2的17.9）。但Mamba的“轻量级”优势需要电路级优化才能发挥：

传统数字电路无法高效实现Mamba的隐状态迁移（隐状态是序列依赖的，需要跨周期存储），导致推理时延增加；
忆阻器等存内计算（CIM）器件未与Mamba的并行扫描（原生支持序列并行处理）结合，无法提升硬件利用率；
缺乏硬件感知推理算法，导致Mamba的软件优化无法匹配硬件特性（如忆阻器的交叉阵列结构）。

二、关键挑战：Mamba电路级实现的“三大拦路虎”

孙华军团队在研究中发现，Mamba模型的电路级实现需解决三个核心问题：

矩阵运算的高效实现：Mamba的Selective SSM包含多个线性层（如输入投影层、状态更新层），传统数字电路通过“内存-计算单元”的数据搬运实现矩阵乘法，导致I/O开销占比高达70%（数据来源：IEEE Journal of Solid-State Circuits）。
隐状态的存储与迁移：Mamba的隐状态（h_t）由前一时刻的隐状态（h_{t-1}）与当前输入（x_t）计算得到（h_t = A h_{t-1} + B x_t），需要跨周期存储。传统电路通过寄存器或SRAM存储隐状态，导致存储开销增加（每周期需存储1024维隐状态，占芯片面积的20%）。
并行扫描的硬件支持：Mamba的原生并行扫描（Parallel Scan）允许同时处理多个序列位置，但传统电路采用“串行处理”（逐token计算），无法发挥并行优势，导致推理效率降低50%。

三、创新方案：全电路设计+存内计算+硬件感知算法

针对上述挑战，团队提出**“电路-算法协同优化”** 方案，实现了Mamba模型的端到端电路级部署：

1. 全电路覆盖：1T1M交叉阵列与深度可分卷积阵列

团队设计了1T1M忆阻交叉阵列（1个晶体管+1个忆阻器），用于实现Mamba的线性层矩阵乘法。该阵列通过“电压脉冲调制”实现权重存储（忆阻器的阻值代表权重），并通过“电流求和”实现矩阵-向量乘法（计算复杂度O(1)），避免了传统电路的“内存-计算单元”数据搬运，I/O开销降低至30%以下。此外，针对Mamba的一维深度可分卷积（用于特征提取），团队设计了忆阻卷积阵列，通过“滑动窗口”式的权重映射，实现卷积运算的高效并行（并行度提升至8倍）。

2. 存内计算：CIM隐式潜态模块

为解决隐状态的存储与迁移问题，团队提出CIM（Compute-in-Memory）隐式潜态模块。该模块将隐状态存储在忆阻器阵列中，通过“模拟计算”实现隐状态的更新（h_t = A h_{t-1} + B x_t）：

状态存储：忆阻器阵列的阻值代表隐状态（h_{t-1}）；
状态更新：输入x_t通过数模转换（DAC）转换为电压信号，与忆阻器阵列的电流信号（代表A h_{t-1}）叠加，得到h_t的模拟信号；
跨周期迁移：h_t的模拟信号直接存储在忆阻器阵列中，无需额外寄存器或SRAM，存储开销降低至5%以下。

3. 硬件感知：并行扫描与电路协同算法

团队将Mamba的原生并行扫描与硬件特性融合，提出计算-存内并行感知算法。该算法通过“序列分块”（将长序列分为多个块），实现“顺序输入、并行输出”：

输入分块：将长度为L的序列分为K个块（每个块长度为L/K）；
并行计算：每个块通过独立的忆阻阵列实现并行扫描（同时处理块内所有token）；
隐状态迁移：块间隐状态通过CIM模块实现自迁移（无需软件干预），确保序列依赖的正确性。

该算法将Mamba的推理并行度提升至K倍（K=8时，并行度提升8倍），同时保持了序列依赖的准确性。

四、成果验证：端到端性能提升与边缘适配性

团队基于上述方案，实现了Mamba模型的端到端电路级部署（覆盖词嵌入、Selective SSM、输出投影等全链路），并通过句子生成任务验证了性能：

计算效率：与传统数字电路实现的Mamba模型相比，团队方案的计算总时间缩短至1/3（处理1000token的时间从30ms降至10ms），主要得益于I/O开销的降低与并行度的提升。
准确率：在WikiText-103数据集上，平均生成准确率达95.98% （与软件实现的Mamba模型相当）；在9位量化（边缘设备常用的低精度格式）下，准确率仍保持86.58%（传统方案为75%），说明方案具有良好的低精度适应性。
抗干扰性：在15%白噪声干扰（模拟边缘设备的信号噪声）下，生成准确率仅下降2.1%（从95.98%降至93.88%），远优于传统方案（下降10%以上），说明方案具有强鲁棒性。
功耗：单个token生成的平均功耗约为585.32mW（传统方案为1.2W），降低了51%，符合边缘设备的低功耗要求（如手机的CPU功耗约为500mW）。

与Transformer及RNN模型相比，团队方案的计算复杂度降低至1/10（Transformer为O(n²)，RNN为O(n)，但团队方案的O(n)计算复杂度通过电路优化实现了更高效率），推理时延缩短至1/5（Transformer为50ms/1000token，团队方案为10ms），功耗降低至1/2（RNN为1W/1000token，团队方案为500mW）。

五、未来展望：从实验室到边缘设备的落地路径

团队表示，此次成果为Mamba模型的边缘应用奠定了关键基础，但仍需在电路面积、良率、量产成本等方面优化：

电路面积优化：目前1T1M交叉阵列的面积占比达40%（芯片总面积），团队计划通过“3D堆叠”技术（将忆阻器阵列堆叠在逻辑电路之上），将面积占比降低至20%以下。
良率提升：忆阻器的良率（约85%）是量产的关键问题，团队计划通过“冗余设计”（每个忆阻器配备1个备用器件），将良率提升至95%以上（符合工业级标准）。
量产合作：团队已与国内某半导体厂商达成合作，计划在2026年推出Mamba-忆阻器原型芯片（面积10mm×10mm，功耗500mW），用于手机、物联网终端的语音助手、文本生成等场景。

结语：Mamba+忆阻器，边缘AI的“效率引擎”

华中科技大学孙华军团队的研究，解决了Mamba模型电路级实现的关键问题，通过“电路-算法协同优化”实现了低功耗、高并行、强鲁棒的边缘AI推理方案。其成果不仅为Mamba模型的边缘应用铺平了道路，更为“忆阻器+深度学习”的融合提供了新的思路——未来，随着方案的进一步优化，Mamba+忆阻器有望成为边缘AI的“效率引擎”，推动语音助手、智能手表、物联网终端等设备的智能化升级。

华中科大团队突破忆阻器Mamba电路级实现难题，为边缘AI存储计算提供新方案

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