北大集成电路学院

会议室预约 English 北大主页

首页
学院概况

院长寄语

学院简介

组织体系

委员会

联系我们
系所中心

集成微纳电子系

集成电路设计系

设计自动化与计算系统系

集成微纳系统系

集成电路先进制造技术研究中心
师资队伍

院士风采

专职教师

客座教授

博士后

光荣退休
科学研究

科研动态

科研获奖

科研项目

科研成果
党建思政

党组织概况

党建动态

工会风采
人才培养

本科生招生

研究生招生

研究生培养

院内公告
平台基地

工艺实验室

EDA实验室

测试实验室

教学实验室

引智基地
学生工作

新闻公告

党团建设

实习就业

院内通知
招贤纳士

教师招聘

博士后招聘

其他招聘
校友中心

新闻公告

校友动态

校友风采

会议室预约 English 北大主页

首页
学院概况

院长寄语

学院简介

组织体系

委员会

联系我们
系所中心

集成微纳电子系

集成电路设计系

设计自动化与计算系统系

集成微纳系统系

集成电路先进制造技术研究中心
师资队伍

院士风采

专职教师

客座教授

博士后

光荣退休
科学研究

科研动态

科研获奖

科研项目

科研成果
党建思政

党组织概况

党建动态

工会风采
人才培养

本科生招生

研究生招生

研究生培养

院内公告
平台基地

工艺实验室

EDA实验室

测试实验室

教学实验室

引智基地
学生工作

新闻公告

党团建设

实习就业

院内通知
招贤纳士

教师招聘

博士后招聘

其他招聘
校友中心

新闻公告

校友动态

校友风采

科学研究

科研动态
科研获奖
科研项目
科研成果

科学研究

科研动态
科研获奖
科研项目
科研成果

首页 - 科学研究 - 科研成果

科研成果

近5年，北大微电子研究团队共发表学术论文1100余篇，其中SCI论文470余篇；申请专利210余项，获授权 260 余项。连续15年在IEDM上发表论文90余篇（北京大学为第一单位），其中2018年、2021年发表论文总数为全球高校第一；多项成果被连续写入5版国际半导体技术发展路线图。

2026-03-25 北京大学集成电路学院/集成电路高精尖创新中心程哲课题组在APR报道掺杂半导体导热机理方面取得进展掺杂被广泛应用于半导体领域，改善半导体电学特性。随着电子器件尺寸不断缩小，功率密度不断增大，散热问题日益成为制约先进芯片技术继续微缩的关键瓶颈，特别是下一代三维堆叠芯片与高功率/高频宽禁带半导体器件。相比于文献中掺杂对半导体电性影响的研究，掺杂对半导体导热性能的影响较少，特别是一些特殊的声子散射机制。针对上述问题，程哲课题组联合国内外合作者，通过先进的单晶生长工艺、高分辨率结构表征技术与高精度热测量方法，实现了对高质量硼掺立方碳化硅（3C-SiC）单晶体在不同掺杂浓度下热导率的精确测量，并深入分析了共振声子散射的机制。研究结果表明，硼掺杂浓度为4x1019cm-3时，3C-SiC样品热导率出现了约50%的下降，降幅为常见半导体中掺杂导致热导率下降的最高水平。热导率下降的核心机制为，硼原子取代碳原子后，破坏原有四面体对称结构，引发声子共振散射。声子共振散射理论为Robert O Pohl教授（程哲研究员的导师的导师）提出，本研究为该理论机制提出六十多年以来首次在半导体中严格实验观测到。立方碳化硅为可以生长大晶圆的材料中导热系数第二高的材料，而且可以和硅外延集成，有望应用于3D-IC...
2026-03-19 北京大学集成电路学院/集成电路高精尖创新中心杨玉超教授团队在视觉神经形态计算领域取得进展随着智能感知与边缘计算的快速发展，传统基于CMOS传感器的视觉系统在处理效率与能耗方面面临严峻挑战。现有架构中，感知、存储与计算单元彼此分离，数据频繁搬移，导致系统复杂度提升，延迟与功耗显著增加。为突破这一瓶颈，视觉神经形态计算架构逐渐兴起，其核心是在传感器层面融合光学感知与初步处理功能，实现输入数据的本地实时预处理。其中，神经元与突触器件是实现信息编码、权重调控与计算的关键单元。在基于脉冲神经网络（SNN）的框架下，泄漏-积分-发放（LIF）神经元因硬件兼容性强、支持稀疏事件驱动编码而备受关注。然而，现有光电LIF神经元受限于结构与材料体系，难以充分模拟生物神经元的动态行为。同时，神经元器件通常需要具备易失性的短时动态响应特性，而突触器件则强调非易失性权重存储功能，两类器件在材料与工艺层面的兼容性不足，进一步增加了系统集成难度，成为制约高效神经形态视觉系统发展的关键瓶颈。针对上述问题，北京大学杨玉超教授、陶耀宇研究员团队联合北京交通大学张小娴教授、王永生教授团队，利用二维材料MoS2的良好光电响应与可集成性，以及HZO铁电体的非易失存储特性，探索了一种同质集成解决方案。在...
2026-03-10 北京大学集成电路学院/集成电路高精尖创新中心郑雨晴团队在微型化可拉伸电子领域取得突破性进展柔性可拉伸电子器件在精准医疗、电子皮肤及人机交互领域具有广泛应用前景。近年来，随着柔性电子材料图案化技术的快速发展，可拉伸电子器件集成密度不断提高，器件尺寸持续缩小。然而，器件尺寸的单纯缩减往往会引发电学性能下降（例如平行板电容器电荷存储能力下降、晶体管电流驱动能力减弱）。在硅基集成电路中，器件尺寸缩减通常伴随栅氧化层厚度同步减薄，以维持单位面积电容、降低器件工作电压并提升工作频率。相比之下，常见弹性介电材料由于本征自由体积较大，其击穿强度较无机材料通常低近1个数量级，导致厚度减薄与电学可靠性难以兼顾，限制了可拉伸电子器件微型化与高性能的同步实现。针对这一问题，北京大学集成电路学院郑雨晴团队提出了一种构建超薄且具有高击穿强度的弹性介电材料的普适性策略，命名为CATCH。该策略通过多臂交联剂对常见弹性介电材料进行交联，构建具有更小自由体积的交联网络，从而有效抑制碰撞电离和介电击穿。同时，多臂交联剂中未完全反应的官能团可形成深能级化学缺陷，用于捕获漏电载流子，进一步增强材料击穿强度。经该策略改性的丁腈橡胶在84 nm厚度下实现了589 kV mm-1的击穿强度，达到弹性介电材料...
2026-02-27 北京大学集成电路学院/集成电路高精尖创新中心杨玉超教授团队在高效边缘端类脑人机交互系统方面取得重要进展机器学习与人工智能的迅猛发展推动新一代具备认知功能的边缘人机交互系统，广泛应用于虚拟/增强现实、疾病监测、智能假肢、协同操作等领域。边缘人机交互系统需满足低功耗、高响应速度的要求，所以采用神经形态计算范式极具优势。在各种神经编码模式中，单脉冲编码将信息压缩编码到一个脉冲的发放时间里，相比于传统频率编码更具高能效与低延时特性，尤其地契合边缘计算需求。然而，目前基于CMOS或忆阻器的实现方案面临硬件开销大和编码时间波动大的问题，不利于在有限资源中实现单脉冲边缘人机交互系统。此外，突触计算中权重的准确性是实现单脉冲系统的另一个关键。基于非易失性忆阻器阵列的存内计算能很好地加速突触计算，但其受电导弛豫影响，会导致系统性能下降，而已现有的抗弛豫编程策略的效果仍非常有限。图1：基于忆阻器的全硬件单脉冲人机交互系统针对这些关键问题，北京大学集成电路学院杨玉超教授课题组首次提出了一种基于单脉冲编码且端到端全硬件实现的类脑人机交互系统。为了确保无损的单脉冲信息表达与处理，该团队首先针对系统中关键的神经元和突触两部分进行了优化设计。对于神经元，该团队基于具有超高一致性的VO2忆阻...
2026-02-27 北京大学集成电路学院/集成电路高精尖创新中心杨玉超教授团队在基于忆阻器混合动力学突触集成阵列的SNN硬件方面取得突破性进展北京大学集成电路学院/集成电路高精尖创新中心杨玉超教授课题组在Nature Electronics杂志在线发表了题为Spiking neural networks with fatigue spike-timing-dependent plasticity learning using hybrid memristor arrays的研究论文。研究团队创新性地提出并实现了一种基于界面型易失性忆阻器与非易失性忆阻器栅极耦合的“混合动力学”突触硬件单元，并基于此构建了支持Fatigue STDP（疲劳脉冲时序依赖可塑性）学习规则的脉冲神经网络（SNN）硬件系统。该研究成功攻克了传统类脑计算硬件在复杂高频噪声环境下学习效率低、缺乏频率自适应性的关键科学难题，为构建高能效、高鲁棒性的边缘端类脑智能系统提供了全新的器件基础与架构范式。类脑计算的“抗噪”挑战随着人工智能向边缘端延伸，脉冲神经网络（SNN）凭借其稀疏、事件驱动及高能效的脉冲编码方式，被视为超越传统冯·诺依曼架构、逼近生物大脑能效的关键技术路径。然而，当前SNN主要依赖传统的STDP（脉冲时序依赖可塑性）学习规则，该规则对...
2026-02-27 石墨烯埃米孔化身“气体二极管”，北京大学王路达与宋柏合作团队在限域输运领域实现突破在种类繁多的输运现象中，电荷、能量和物质的定向输运尤为引人注目和深思，并且往往具有独特且重大的价值。一个最具代表性的例子莫过于奠定了现代芯片产业基石的电二极管。纳米乃至埃米尺度极端限域空间内的物质输运，对于生命活动以及水—能源—环境系统都至关重要。以生物体为例，细胞膜上存在各种各样的细小通道，它们借助精巧的微观结构，能够实现离子与分子的精准跨膜输运，从而保障生命健康。其中，离子整流通道在维持膜电位和调控细胞兴奋性等过程中扮演关键角色。受此启发，人们近年来成功设计出多种人工离子二极管，其整流比最高可达四个数量级，在离子分离、传感、能量收集等领域展现出巨大潜力。这些离子整流器件，大多基于不对称的几何结构和表面电荷分布，利用库仑力实现高效调控。除了离子，限域空间的气体输运同样意义重大，在天然气纯化、碳捕获、同位素分离等关键技术中具有重要价值。然而，气体分子整体呈电中性，其输运过程由更为复杂的范德华力主导，调控难度巨大。因此，如何实现高效的气体分子整流，是限域输运领域亟待解决的前沿科学问题。近日，北京大学集成电路学院王路达和力学与工程科学学院宋柏合作团队在限域输运领域实现突破...
2026-02-06 北京大学集成电路学院/集成电路高精尖创新中心杨玉超教授团队在基于忆阻器的存算一体常微分方程求解器研究中取得新突破随着现代科学与工程计算需求的增加，常微分方程（ODE）在物理学、气候建模和人工智能等领域扮演着核心角色。然而，传统基于冯·诺依曼架构的硬件在求解这些方程时面临速度和能效瓶颈。为此，研究者们探索新型硬件架构，忆阻器因其优越的能效和并行处理能力成为理想选择。目前，虽然基于忆阻器的偏微分方程（PDE）求解器已有显著进展，但直接应用于ODE求解仍面临挑战。为了确保合适的精度，往往需要进行大量的设备重新编程或者高消耗的计算资源，这不仅增加了系统的复杂性，还限制了其在实际应用中的可行性。因此，开发高效且精确的ODE求解器成为当前的研究重点。图1: 高并发三模式ODE求解器可以应对不同精度和速度需求的ODE问题针对这一关键难题，北京大学杨玉超教授团队首次提出了一种高并发的基于忆阻器的三模式ODE求解器，该求解器通过高效的软硬件协同设计和创新的编程和计算方法，无需重复编程即可求解任意ODE系统，大幅提升了求解速度和能效。该工作创新性地提出了基于忆阻器的三模式求解框架，结合了粗略求解、精细求解以及粗细混合的前瞻性求解模式，极大提升了并行处理能力和计算效率。为了进一步提升求解精度和...
2026-02-02 北京大学集成电路学院/集成电路高精尖创新中心王路达团队在纳米孔石墨烯分离膜领域取得进展芯片、集成电路以及高端精密仪器的制造，对工艺环境和介质纯度提出了近乎苛刻的要求。其中，高效分离与稳定传质是在线水质检测以及精密分析仪器中的关键基础环节。膜分离作为低耗能分离方法，传统聚合物分离膜在通量、选择性和长期稳定性方面的局限日益显现。在微米—纳米尺度下，短程传质与受限输运为分子级分离提供了不同于宏观体系的物理条件。纳米孔石墨烯分离膜因其原子级厚度（约0.34 nm）和可调控的纳米孔结构，本质上是一类依托微米—纳米加工实现结构调控的二维功能膜材料，能够打破传统高分子材料具有的通量与选择性的“trade-off”效应，在分离、传感等应用场景中展现出显著优势，被认为是突破精密分离瓶颈的重要候选材料。然而，如何在保证分离性能的同时，实现大面积制备、缺陷控制与长期稳定运行，仍是该领域走向工程应用亟需解决的核心问题。针对上述难题，北京大学集成电路学院王路达课题组依托微米纳米加工技术全国重点实验室和北京石墨烯研究院，提出并实现了一种面向工程应用的跨尺度复合纳米孔石墨烯分离膜结构。该工作从纳流体传输机理出发，创新性地提出“流动阻力匹配”设计策略，通过多层级结构协同调控，在保证高渗透性...
2026-01-28 集成电路学院、微米纳米加工技术全国重点实验室、集成电路高精尖创新中心郑雨晴团队在弹性电子制造领域取得突破性进展随着可穿戴设备、植入式电子及脑机接口等领域的快速发展，对兼具生物组织般柔顺性与高性能的弹性电子器件需求日益迫切。在弹性电子器件的系统级集成中，互联材料的电导率、可拉伸性与图形化精度共同决定系统的集成密度与整体性能。液态金属凭借金属性电导率与流动性，被认为是可拉伸互联的理想材料之一；然而，其高表面张力与高界面能导致在多数基底上易退润湿并收缩成液滴，难以形成高分辨率且稳定的微纳结构。因而，决定液态金属互联应用前景的关键科学问题在于：如何通过界面化学与结构设计协同调控其润湿与流变行为，在不牺牲高电导与可拉伸性的前提下，实现液态金属微纳图形的可控构筑与长期稳定，支撑弹性电子系统的高密度集成。针对这一关键问题，北京大学集成电路学院郑雨晴团队成功研制出一种基于共晶镓铟液态金属（EGaIn）纳米颗粒的液态金属光刻胶，并开发了相应的等离子体辅助液态金属颗粒的激活策略，实现了单步晶圆级液态金属光刻图案化。该技术通过调控液态金属纳米颗粒/颗粒和颗粒/基底界面的共价与非共价相互作用，在保持超过750%拉伸性的同时，实现了2微米的分辨率、块体级电导率（2.2×104 S/cm）以及三维结构上液态金...
2026-01-26 北京大学集成电路学院、微米纳米加工技术全国重点实验室、集成电路高精尖创新中心王玮—张驰团队在超高热流密度电子器件热管理领域取得突破性进展——全金刚石基微通道散热技术随着高性能计算、5G通讯及第三代半导体（如GaN）功率器件的飞速发展，芯片的功率密度呈现指数级增长，局部热点的热流密度甚至已突破千瓦每平方厘米量级。传统的硅基散热技术由于硅材料本身热导率的限制，在高热流密度场景下面临巨大的“扩散热阻”瓶颈，难以满足下一代高功率电子器件的散热需求。金刚石凭借其超高的热导率被誉为“终极散热材料”，然而，如何将金刚石材料与高效的嵌入式微流体冷却架构，如歧管式微通道相结合，以充分释放其散热潜力，是当前热管理领域面临的重大挑战。针对这一关键问题，北京大学集成电路学院、微米纳米加工技术全国重点实验室、集成电路高精尖创新中心王玮—张驰团队联合北京遥感设备研究所，北京科技大学相关团队，成功研制了一种全金刚石基嵌入式歧管微通道散热器（FDMMHS），利用激光加工技术在金刚石衬底上实现了高深宽比的微通道与歧管结构的精密制造与集成，确立了“全金刚石-歧管微通道”协同散热的新范式。该研究系统评估了全金刚石散热器在不同尺寸热源下的散热性能，实现了对超高热流密度热点的极致冷却。经过实测，针对1 mm × 1 mm的热点，该全金刚石散热器成功实现了10,000 W/cm...
2026-01-13 北京大学集成电路学院/集成电路高精尖创新中心王路达团队在MEMS气体传感器领域取得进展基于微机电系统（MEMS）技术的气体传感器，因其体积小、功耗低、易于集成等优势，在环境监测、工业安全、医疗健康等领域具有广泛的应用前景。近日，王路达团队在MEMS氢敏传感器方向实现突破，为推动氢能安全利用提供了技术支撑。利用金属氧化物半导体（MOS）的电阻式气体传感器，凭借其良好的成本效益、长期稳定性及与MEMS工艺的高度兼容性，已成为气体传感器商业化的重要方向之一。然而，传统气敏材料合成方法如水热法、溶胶-凝胶法和电纺丝技术，往往面临复现性不足、难以规模化制备等问题。物理气相沉积（PVD）技术具有优异的工艺可控性与扩展性，可在晶圆级基底上实现成分与厚度精确调控的薄膜制备，为发展高性能、可集成的氢气传感器提供了较理想的工艺平台。图1 Pd-Ta2O5/SnO2基氢气传感器晶圆及性能展示针对MOS基电阻式氢气传感器现存的挑战，北京大学集成电路学院王路达课题组依靠微米纳米加工技术全国重点实验室平台，通过构建氧化钽-氧化锡异质结并修饰电子束蒸发制备的钯纳米催化层，开发了一种先进的氢气传感平台（如图1）。本研究采用与MEMS工艺兼容的晶圆级沉积方法制备出Pd-Ta2O5...
2026-01-12 北京大学团队在《自然·电子》发表国际首个忆阻器异质集成傅里叶变换系统傅里叶变换（Fourier Transform, FT）是信号分析与频谱特征提取的核心数学工具，广泛应用于通信系统、物理测量、图像处理、光谱分析与人工智能等众多领域。它通过将时域信号转换为频域表示，从而揭示信号所包含的频率成分与能量分布，是现代信息科学和计算工程的基础算法之一。在实际应用中，数字信号通常需经采样离散化后执行离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform, DFT）。传统DFT的直接计算复杂度为O(MN²)，其中M为分窗数量、N为采样点数。为降低运算负担，业界普遍采用Cooley–Tukey快速傅里叶变换（FFT）算法，其利用递归分治思想将大规模DFT分解为若干小规模子问题，将复杂度降至O(MNlog₂N)。尽管该算法在传统冯·诺依曼架构下被广泛使用，但其固有的顺序调度特性与固定基数结构限制了硬件在运行时对不同变换规模、非均匀采样数据的灵活支持。同时，传统FFT硬件通常需要对实部与虚部进行分离计算，增加了电路复杂度与功耗开销，也难以实现跨窗口并行与频谱动态校准。图1: 基于忆阻器异质集成架构的第一性原理傅里叶变换系统示意图 ...
2026-01-06 北京大学集成电路学院/集成电路高精尖创新中心杨玉超团队在神经形态计算领域取得重要突破——基于氧化钒忆阻器的混沌边缘计算近日，北京大学集成电路学院杨玉超教授团队在神经形态计算领域取得重要进展。团队从底层器件的物理动力学出发，提出了一种基于氧化钒（VO₂）的局部有源忆阻振荡器，该器件可在混沌边缘工作，通过简单信号注入即可实现分频、随机振荡、频率锁定等多种非线性动力学行为。相关成果发表于国际权威期刊《国家科学评论》（National Science Review），为未来高能效、高智能的神经形态计算芯片提供了全新思路。图 1. 忆阻器局部有源动力学理论研究团队巧妙利用VO₂材料在莫特相变温度附近的电导与热导双重非线性转变，制备出工作在“混沌边缘”的局部有源器件。该器件能够放大微小波动，产生自振荡和复杂响应，兼具稳定偏置与放大波动的特点。当忆阻器处于边缘混沌区域时，能以极高效率处理信息，无需依赖复杂电路结构。团队进一步构建了精确的热力学紧凑模型，首次将材料的物理非线性、电路动力学与信息处理能力统一起来，为忆阻器与神经形态计算的研究开辟了新的理论方向。实验中，研究团队将VO₂器件偏置在“临界混沌边缘”状态，注入不同频率的微小信号，观察到器件可表现出分频、随机脉冲、频率锁定等多种动态...
2025-11-04 北京大学集成电路学院/集成电路高精尖创新中心研究团队在高精度模拟计算方向取得重大进展矩阵方程求解是线性代数的核心内容，在信号处理、科学计算及神经网络二阶训练等领域具有广泛应用。相较于常规矩阵乘法，矩阵求逆操作对输入误差的敏感性显著更高，因此对计算精度提出了严格要求。然而，采用数字方法实现高精度矩阵求逆的计算开销极大，其时间复杂度可达立方级。随着大数据驱动类应用的兴起，这种高复杂度计算给传统数字计算机带来了严峻挑战，尤其在传统器件尺寸缩放逼近物理极限、传统冯·诺依曼架构面临“内存墙”瓶颈的双重背景下，这一问题日益凸显。在这一算力瓶颈的背景下，模拟计算因其通过物理定律直接实现高并行、低延时、低功耗运算的先天优势，重新进入研究视野。然而，传统模拟计算受限于低精度、难扩展等固有缺点，逐渐被高精度、可编程的数字计算所取代，成为存于教科书中的“老旧技术”。基于阻变存储器阵列的模拟矩阵计算技术，被视为有望解决上述难题的路径之一。特别是基于“阵列-运算放大器”闭环反馈原理设计的矩阵求逆电路，能够实现矩阵求逆的一步式求解。尽管此类电路具备高速、高能效的计算潜力，但其固有的低精度特性仍是关键瓶颈，同时电路的硬连接结构也对其可扩展性构成挑战。此外，在模拟矩阵乘法计算中，可...
2025-11-02 北京大学发布面向学术研究的开源围栅模型与预研工艺设计套件近日，北京大学微纳电子器件与集成技术全国重点实验室发布了面向围栅（GAA）纳米片技术、具有自主知识产权的系列模型PHIMO，以及基于PHIMO的预研类工艺设计套件PKP，为集成电路领域的教学与学术研究提供了基础支撑。器件集约模型（Compact Model）与工艺设计套件（Process Design Kit, 简称PDK）是连通集成电路设计和制造的桥梁。电子设计自动化（EDA）工具与PDK紧密配合，支持基于该工艺的电路设计。为了支撑面向先进工艺的教学与科研，需要具有预研属性的虚拟PDK（Virtual PDK），例如亚利桑那大学开源的ASAP7。预研类PDK不与任何实质的工艺制程关联，通过整合关键的趋势性预测，为相关方向的前沿学术研究提供基础支撑。基于此目的，北京大学建立了自主知识产权的器件模型与预研PDK系列：PKP（Peking University Predictive PDK）。此次发布的是面向3纳米围栅纳米片技术的开源预研套件PKP3，包含了北京大学提出并发展的PHIMO系列集约模型、基于虚拟设计规则的PCell、标准单元库和SRAM单元的设计，不同阈值电...
2025-09-09 北京大学集成电路学院/集成电路高精尖创新中心研究团队在人工智能隐私计算方向取得重要进展在人工智能大模型快速发展的今天，如何在保护用户隐私的同时高效运行 Transformer 模型，已成为学术界与产业界共同关注的前沿问题。用户的输入数据往往涉及医疗、金融、语音等高度敏感的内容，而大模型的参数本身则是企业的核心资产。如何做到“既能用，又安全”，是隐私计算研究必须解决的关键挑战。然而，现有的隐私推理框架往往依赖同态加密（HE）处理线性层、依赖多方安全计算（MPC）处理非线性层，不可避免地引入频繁的协议切换与通信，导致开销居高不下。以往的工作虽然尝试在层与层之间进行有限的融合，但受制于密文比特宽度膨胀和运算协议效率不足，其提升效果仍相对有限。在此背景下，北京大学集成电路学院李萌助理教授团队与 TikTok 的联合团队提出了一种全新的隐私推理框架 BLB（Breaking the Layer Barrier）。BLB 的核心思想是“打破层级边界”，不再将一层作为基本单位，而是将模型拆解到算子级别进行细粒度融合。在 Transformer 模型中，诸如 LayerNorm、GeLU、Softmax 等非线性层都可以分解为多个线性算子与非线性算子的组合。BLB 通过将这...
2025-09-04 北京大学集成电路学院/集成电路高精尖创新中心唐克超研究员团队与合作者在新型忆感器研究中取得重要进展在神经元中，离子（如 Na⁺、Ca²⁺）的流动构成了大脑处理信息的“信号语言”——它们穿越细胞膜，引发神经元的兴奋与响应，实现感知和记忆。正因如此，模拟这种“离子驱动”的感知与记忆行为，已成为类脑电子器件研究的重要方向。尤其是在水下、盐水或体液等典型“湿环境”中，开发能同时具备感知功能和信息留存能力的器件，对于类脑计算、智能机器人、生物接口、环境监测等领域具有重大意义。然而，水中丰富的可移动离子也带来了根本性的挑战：它们会在纳米尺度上迅速屏蔽电场，形成所谓的 Debye 屏蔽效应。这不仅限制了离子的响应速度，也使得传统器件在液体环境中往往依赖外加电压，限制了器件设计的灵活性。图1 基于VO2-In材料体系的无偏压离子忆感器在此背景下，北京大学集成电路学院/集成电路高精尖创新中心唐克超研究员团队联合美国加州大学伯克利分校团队，开发出一种新型的无源忆感器（Memsensor）。该器件可通过材料表面的离子迁移速率感知液体中盐浓度，并将这种环境信息写入材料本身，实现无电源、可保持的“记忆”功能。忆感器由 VO2薄膜和紧贴其表面的铟（In）金属构成，利用固液界面的内建电...
2025-08-11 北京大学集成电路学院/集成电路高精尖创新中心研究团队论文荣获第30届国际低功耗电子与设计研讨会ISLPED“最佳论文奖” 8月6日至8日，第30届IEEE/ACM国际低功耗电子与设计研讨会(IEEE/ACM International Symposium on Low Power Electronics and Design)于冰岛雷克雅未克召开。在会议闭幕式上，北京大学集成电路学院贾天宇研究员团队的论文“GenSoC: A Multi-Agent-Assisted Soc Generation Methodology Leveraging Open-Source Hardware”荣获会议EDA track“最佳论文奖”。成果介绍：当前系统SoC芯片设计面临着复杂度剧增、研发周期漫长及人力成本高昂等关键挑战，集成电路学院研究团队在本工作中提出首个基于大型语言模型（LLM）的多智能体辅助SoC生成框架与方法。该框架通过端到端自动化流程，集成90余类开源硬件IP库，颠覆传统手动编码与GUI工具依赖，实现从IP选择到芯片验证的全栈智能生成，极大加速定制化SoC开发。GenSoC框架采用创新的多智能体协同范式，通过三大核心智能体无缝融合芯片设计全流程，突破了传统设计方法的效率瓶颈。在本工作，研...
2025-07-03 北京大学集成电路学院孙广宇团队在"面向边缘侧LLM推理场景的DRAM近存计算架构"方向取得重要进展大语言模型（Large Language Model，LLM）已成为人工智能领域最具影响力的技术突破之一。凭借强大的语言理解与生成能力，LLM在问题推理、聊天助手、代码补全等多种任务中展现了出色性能。随着大语言模型的广泛应用，如何在边缘设备上实现高效的大语言模型推理，在满足用户的个性化定制、数据隐私等需求的同时，提供流畅的用户体验，已成为大语言模型落地部署中亟待解决的重要问题。近日，北京大学集成电路学院孙广宇团队在面向大语言模型推理加速的定制DRAM近存计算架构方向取得重要进展。基于DRAM的近存计算架构通过将计算逻辑嵌入DRAM存储阵列，可以有效提升计算系统的访存带宽，并降低访存能耗，因此被认为是突破传统架构“存储墙”和“功耗墙”瓶颈的重要技术路线之一。为充分加速大语言模型推理中的预填充（Prefill）和解码（Decoding）两个阶段，现有架构设计采用基于中央处理器（GPU、NPU等）与DRAM近存计算相结合的异构架构，对计算密集和访存密集的算子同时进行加速。然而，虽然现有DRAM近存计算架构可提供更高带宽，但将计算逻辑嵌入DRAM芯片的架构设计限制了其可提供的算力，...

< 1 2 3 >

>

地址：北京市海淀区颐和园路5号微纳电子大厦

邮编：100871

电话：010-62751787

版权所有©北京大学

集成电路学院公众号

北大校友会公众号