北大清华,让芯片更“硬核”!
新浪教育
从破解传统芯片能耗过大、效率受限的行业难题,开辟芯片既快速又省电的新路径,到实现芯片随意折叠、卷曲且不影响正常工作,还能扛住高低温、潮湿环境与光照老化考验,北京大学、清华大学在芯片技术研发领域取得新突破。跟教育小微一起来看——
北京大学
全球首个超薄铋基铁电晶体管问世,为芯片突破“功耗墙”开辟新路径
在人工智能迅猛发展的今天,传统芯片架构正遭遇“功耗墙”与“存储墙”的双重围堵——计算与存储分离导致海量数据搬运,能耗过大、效率受限。如何让芯片既快速又省电?北京大学化学与分子工程学院彭海琳教授团队给出一项突破性答案:他们成功研制出全球首个晶圆级超薄、均匀的新型铋基二维铁电氧化物,并基于此构建出工作电压超低(0.8伏)、耐久性极高(1.5×1012次循环)的高速铁电晶体管,其综合性能全面超越当前工业级铪基铁电体系。相关成果日前在线发表于国际学术期刊《科学》。
彭海琳介绍,长久以来,铁电材料因其可逆极化与非易失存储特性,被视为打通存算一体、突破冯·诺依曼架构(在冯·诺依曼架构下,计算和存储是相互分离的)瓶颈的关键。然而,当芯片工艺逼近亚5纳米(小于5纳米)节点,传统铁电薄膜面临均匀性差、界面缺陷多、厚度减薄后铁电性骤降等难题。研究团队创新性依托其自主研发的高迁移率铋基二维半导体Bi2O2Se(硒氧化铋),首次实现了原子级平整的二维铁电自然氧化物Bi2SeO5(硒酸铋)及异质结构晶圆级均匀制备。这种新型铁电氧化物不仅具有高达24的介电常数和超过600℃的高温结构稳定性,更在单晶胞厚度(约1纳米)下仍保持优异铁电性,彻底摆脱了传统铁电材料的尺寸限制。
二维高κ铁电氧化物α-Bi2SeO5的晶圆级均匀制备及铁电性。
在此基础上,研究团队还制备出高性能铁电晶体管阵列,能效领先其他存储技术1至2个数量级,并展现出32个稳定多级存储态与超10年数据保持能力。尤为亮眼的是,在0.8伏超低电压和20纳秒高速写入条件下,器件经受住1.5万亿次循环考验,可靠性远超云端AI计算的严苛标准。更进一步,团队利用该器件构建出可动态重构的存内逻辑电路——在低于1伏的常规CMOS电压下,同一器件既能执行逻辑运算,又能切换为非易失存储,真正实现“一器两用”,为未来自适应智能芯片开辟了新范式。
二维α-Bi2SeO5/Bi2O2Se铁电晶体管器件及性能。
审稿人评价,该工作“解决了二维铁电材料晶圆级集成难题,彰显出显著的应用潜力”,并“对铁电材料和器件领域产生深远影响,为铁电二维电子学发展打开了大门”。
低功耗二维α-Bi2SeO5/Bi2O2Se铁电晶体管基可重构的存内逻辑电路。
“这项原创成果为发展下一代高性能、低功耗芯片技术提供了全新的材料平台与集成路径。”彭海琳说。
清华大学
弯折4万余次性能不减,柔性AI芯片技术再获突破
既能随意折叠、卷曲,又不影响正常工作;哪怕经历4万次反复弯折,核心计算能力依然稳定如初,还能扛住高低温、潮湿环境与光照老化考验。近日,清华大学集成电路学院任天令教授团队及合作单位成功研发并提出FLEXI——面向边缘智能加速的柔性数字存内计算芯片。
相关研究成果日前发表于国际学术期刊《自然》,标志着我国在柔性电子与边缘人工智能硬件领域取得重要突破,填补了高性能柔性AI计算芯片的技术空白,为柔性电子器件在移动医疗、嵌入式智能及其他边缘计算场景中的应用奠定了基础。
近年来,随着智慧医疗、虚拟现实、可穿戴设备等新应用场景不断涌现,可与人体舒适贴合的柔性电路芯片,被视作未来智能硬件的新载体。然而,受制于计算能力和能效水平,现有柔性电路多以传感和信号采集为主,难以支撑高性能人工智能算法的本地运行。如何在柔性形态下实现高效、可靠的边缘计算,成为制约相关应用发展的关键问题。
基于LTPS-TFT技术的柔性晶圆与芯片结构示意图:单个die集成 FLEXI-1、FLEXI-4、FLEXI-32 及测试结构;包含12个die的本征柔性芯片;柔性芯片三维结构示意。
FLEXI既有柔性电路轻薄、可弯曲的独特优势,相较现有柔性计算芯片又具有显著的性能和稳定性优势,同时实现了低成本与高能效。这款造价低于1元的测试芯片,在超过4万次弯折后仍能稳定运行,在超百亿次运算中零错误。通过横跨工艺、电路与算法多个层级的协同优化,芯片在2.5~5.5V电压波动、-40℃至80℃的温度变化、90%的相对湿度乃至紫外线环境下都保持了稳定。应用验证方面,FLEXI可用于心律失常监测和活动状态分类,分别实现了99.2%和97.4%的准确率,展示了其在低功耗条件下开展本地智能处理的应用潜力。
FLEXI存内计算架构电路;结合量化感知训练与贝叶斯优化的双环训练策略;芯片上权重分布可视。
任天令介绍:“未来,芯片的发展不仅是性能的继续提升,更要关注为人服务的核心目标。FLEXI有望将前沿的高性能AI算法,落地到可穿戴设备、柔性机器人、具身智能等场景,为人们的生活和社会生产提供强大的AI与边缘算力支持,也让我国有望在后摩尔定律时代,取得芯片发展的先机。”
6T-SRAM柔性单元显微图、电路结构及传输特性;FLEXI-4在存算模式下的Shmoo测试;FLEXI-4经受43000次折叠测试过程中的性能监测;FLEXI系列芯片与其他柔性计算芯片的综合性能对比。
相关专家评价这一成果:“芯片制造工艺、电路设计和运行算法的全面优化,将柔性电子技术推向了新的高度;为面向边缘计算的超低成本AI系统开辟了道路。未来通过新型半导体材料应用、功率门控技术优化等,有望进一步提升性能;若能持续优化生产良率与芯片尺寸,将推动可穿戴健康设备、物联网终端等领域的产业升级与技术革新。
FLEXI 用于日常活动监测与分类的系统流程:数据采集、预处理、神经网络训练与片上推理;可一次性部署的四通道卷积神经网络结构;FLEXI-1不同电压条件下单次推理的延迟与能耗。
来源:教育部政务新媒体“微言教育”(微信号:jybxwb)