基于忆阻器的压缩感知加速器：边缘计算新路径 | 清华唐建石、吴华强团队NSR

本文针对边缘计算中压缩感知技术重建过程高能耗与高延时的问题，提出基于忆阻器的压缩感知加速器（memCS）。研究背景源于人工智能和物联网发展导致边缘端感知数据激增，而传统压缩感知受限于处理器与存储器间数据搬运效率。研究团队通过存算一体架构实现矩阵-向量乘法并行加速，并建立软硬件协同优化框架克服忆阻器非理想特性。实验结果表明，优化后的memCS在重建精度上接近软件计算水平，峰值信噪比达31.11 dB，图像分类准确率94.2%，较未优化基线显著提升；系统性能较GPU实现11.22倍加速和30.46倍能效提升，证实其在边缘计算场景的应用优势。