北京大学集成电路学院及集成电路高精尖创新中心的杨玉超教授课题组,在Nature Communications杂志上发表了一篇题为“Physical Unclonable In-Memory Computing for Simultaneous Protecting Private Data and Deep Learning Models”的研究论文。该论文首次实现了片上集成的物理不可克隆存内计算,并提出了一种新型编码方案,旨在低硬件开销下保护神经网络的输入、权重和结构信息。基于电阻式随机存取存储器(RRAM)的存内计算技术,能显著减少数据传输频率,提高能效。杨玉超团队通过RePACK技术,利用物理不可克隆函数(PUF)为存内计算提供了三重数据保护。