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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。

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，...
2025-05-31 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氧化铪基铁电材料领域取得重要进展氧化铪（HfO2）基铁电存储器在CMOS工艺兼容性、可微缩性、功耗和擦写速度等方面具备显著的优势，成为新型非易失性存储器中重要的候选者。过去的十多年来，针对铪基铁电薄膜材料的研究多通过引入掺杂以增强其铁电性能。但制备工艺的多样性，器件间涨落问题以及掺杂特性提升的局限性，成为其在新型非易失性存储器领域应用发展面临的关键问题。针对这些问题，研究团队受早期关于纯单晶HfO2薄膜中铁电相讨论的启发，结合前期关于无掺杂HfO2薄膜铁电特性的实验报道，开展无掺杂HfO2薄膜的铁电特性调控机制与工艺方法研究，并通过建立起完备的特性评估规则来为工艺窗口的设计优化提供理论指导，从而在繁复的材料特征中探明铪基材料铁电性的真实根源。图1. 无掺杂HfO2铁电薄膜的微观结构表征该研究从HfO2铁电材料的微观结构出发，分析了不同ALD工艺和前驱体制备的HfO2薄膜中铁电相籽晶产生方式和分布特点，指出掺杂和等离子体造成的晶格缺陷均能成为结晶核，从而促进薄膜中纳米铁电籽晶的形成，为HfO2铁电薄膜材料的制备提供了统一的思路。在纳米籽晶形成机制研究方面，阐明了氧等离子体作用下初始沉积层的...
2025-04-02 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流体忆阻器及仿生神经形态应用领域取得重要进展在并行性、连续性、低功耗的智能计算架构的需求背景下，基于模拟生物突触的仿生神经形态器件有望实现类脑信息处理范式，逐渐成为众多研究者关注的热点领域。纳流体忆阻器利用水相环境的离子作为载流子，具有表面性质可调、生物兼容性好等优点，在神经形态突触应用及脑机接口等领域具有广泛的应用前景。但是，现有纳流体忆阻器通道长度基本在微米尺寸，存在着输运效率低、能耗大及难以规模化加工等问题，且无法从结构上实现对（亚）纳米长离子通道的精准仿生设计，器件设计方面的不成熟制约了纳流体忆阻器更深层次的发展及应用。原子级厚度的石墨烯等二维材料具备优异的稳定性和加工简单等优点，为基于纳流体忆阻器的神经形态应用研究提供了崭新平台。图1基于二维材料固态纳米孔的仿生纳流体忆阻器设计及实现针对纳流体忆阻器件及神经形态应用现存的挑战，北京大学集成电路学院王路达课题组借助微米纳米加工技术全国重点实验室平台，通过精确加工特定电导的二维材料固态纳米孔结构，创新发展了一种新型仿生纳流体忆阻器件（如图1）。本研究基于不同价态载流子的静电作用有效地实现了对器件滞回曲线和电导开关比的调控，并结合理论模拟明晰了...
2025-02-20 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教授团队在稀有细胞液体活检领域取得重要进展循环肿瘤细胞（CTC）是一类稀有且具有高度异质性的癌细胞群体，被广泛认为是癌症转移监测及个性化医疗发展的关键生物标志物。传统的CTC分析方法（如计数和染色技术）在评估癌症转移潜力及临床意义方面发挥了重要作用。然而，这些方法主要停留在细胞水平，难以实现分子层面的深入解析，限制了对CTC生物学特性的全面理解。为突破这一局限，近年来单细胞分选技术迅速发展，包括荧光激活细胞分选、磁激活细胞分选及基于微孔或微滴的方法。然而，这些技术在处理极低丰度的CTC或少量细胞样本时存在局限性，实现从全血中高效富集并分选高活性CTC仍是一项重大挑战。图1.基于LIFT-AMFS 实现单细胞水平上循环肿瘤细胞的富集和分选针对这一难题，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教授团队，与中国科学院长春光机所李备研究员团队、大连医科大学附属第二医院王琪教授团队合作，提出了一种新型双阶微孔滤膜器件，并结合激光诱导向前转移技术（LIFT），建立了循环肿瘤细胞富集与分选系统（LIFT-AMFS），实现了单细胞水平上高活性稀有细胞的高效回收。该系...
2025-02-12 北京大学集成电路学院/集成电路高精尖创新中心贺明研究员团队在有机半导体单晶研究中取得重要进展有机聚合物半导体凭借其结构多样性、电学多功能性和本征机械柔韧性的独特结合，在可穿戴电子、仿生电子和神经形态电子等领域展现出广阔的应用前景。单晶是构筑高性能电子器件以及探索材料结构-性能本征关系的理想平台。但是，聚合物长链有序排列需要克服极大的熵惩，同时涉及复杂的动力学过程。尽管外力诱导有助于提升长链有序排列，但是难以有效调控单链构象。如何平衡单链构象和长链大面积有序排列的热力学和动力学限制，制备高质量有机聚合物半导体单晶薄膜，仍然是一个极具挑战性的科学难题。针对这些问题，北京大学集成电路学院/集成电路高精尖创新中心贺明研究员团队提出了纳米限域极化诱导（nano-CMDO）通用策略，成功制备了一系列不同类型的有机共轭聚合物单晶薄膜，包括：聚噻吩P3HT、并噻吩均聚物PBTTT、p-型电子供体-受体共聚物DPPT-TT以及n-型电子供体-受体共聚物N2200，解决了有机共轭聚合物单晶薄膜缺乏通用制备方法的难题。所制备的共轭聚合物单晶薄膜表现出超高的能量有序度，最小的Urbach能量仅为25 meV，甚至低于室温的热涨落能量kBT="26" meV，展现出接近理想状态的空...
2025-01-26 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物理不可克隆存内计算研究中取得重要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NatureCommunications杂志在线发表了题为Physical Unclonable In-Memory Computing for Simultaneous Protecting Private Data and Deep Learning Models的研究论文。该工作首次实现了片上集成的物理不可克隆存内计算，并提出针对边缘端存内计算神经网络加速计算的新型编码方案，能够在低硬件开销下实现对神经网络的输入、权重和结构信息的保护。基于电阻式随机存取存储器（RRAM）的存内计算（CIM）已成为一种具有高度发展潜力的技术，可用于加速边缘设备上的神经网络。存内计算可以直接在存储器中执行乘法累加操作，从而显著减少频繁的数据传输并提高能效。然而，由于RRAM 的非易失性特性，使用者可以在计算过程中从存内计算内核中提取存储的神经网络权重。物理不可克隆函数（PUF）是一种利用每个实体的固有随机性为每个实体提供唯一信息的器件。过去的工作曾提出，PUF能够用于保护神经网络的知识产权，但是其硬件开销仍然...
2024-11-26 北京大学黄如院士-程哲研究员团队联合诺奖得主天野浩院士团队发表电子器件热管理综述文章随着新型半导体材料的研究和应用，微纳电子器件的发展进入一个新时代。散热问题成为阻碍高性能大功率电子器件发展的主要技术瓶颈。比如，对于氮化镓射频器件，结点温度每上升10℃，器件的平均寿命就会下降为原来的一半，过高的工作温度将严重影响器件的性能和可靠性。随着半导体器件向紧凑化和高度集成化发展，先进热管理技术成为各国竞争的关键核心技术。图1. 高效热管理技术在半导体器件中具有重大意义。北京大学集成电路学院/集成电路高精尖创新中心黄如院士-程哲研究员团队联合诺奖得主天野浩院士在《Applied Physics Reviews》上发表了（超）宽禁带半导体异质结构实现电子器件冷却的综述论文，文章聚焦半导体异质结构在电子热管理研究中的四个关键方向：（1）晶圆级高质量（超）宽禁带半导体晶体材料生长.高质量和高纯度材料的生长对于实现高导热性至关重要。文章提供了高导热材料的最新测量导热系数和晶片尺寸的总结。图2. 各种半导体材料的导热系数和晶圆尺寸。（2）针对电子器件热管理的异质集成技术.仅仅提高半导体材料的质量并不能充分解决电子器件的散热难题，对于...
2024-11-13 Nature Electronics ｜北京大学黄如院士-杨玉超教授团队在可重构感存算一体系统方面取得重要进展近日，北京大学集成电路学院/集成电路高精尖创新中心黄如院士-杨玉超教授团队在Nature Electronics杂志上发表了题为《Reconfigurable in-sensor processing based on a multi-phototransistor-one-memristor array》的研究论文，在可重构感存算一体集成阵列与硬件系统取得重要进展。针对现有忆阻器视觉感知神经形态器件在动力学特性和编码功能上的局限以及集成硬件系统算法兼容性不足的问题，首次提出将莫特氧化物异质结结构忆阻器与光晶体管集成，构建了支持多种光图像编码功能的可重构硬件系统。这一系统能够实现光图像的时空、模拟与脉冲编码，并兼容生物启发式和机器学习架构的多种算法,通过与非易失性忆阻器阵列集成可支持多种光学神经网络（如光学卷积神经网络、循环神经网络、脉冲神经网络），从而执行多种计算视觉任务，包括识别静态、运动和彩色图像识别功能，为实现大规模可重构视觉计算硬件系统奠定了关键基础。随着机器视觉技术的快速发展，图像传感器在边缘计算中扮演着越来越重要的角色。然而，基于CMOS技术的传统视觉...
2024-11-12 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针对泛用数据库领域设计的忆阻器存算一体架构方面取得重要进展随着信息技术的迅猛发展，数据量的急剧增加和处理需求的不断提升，现代数据库系统面临存储效率、数据传输效率和计算效率三大挑战（见图1）。由于数据库需要存储大量数据较长时间，这就要求采用非易失性器件以降低关态功耗，其中忆阻器被认为是一个有吸引力的选择。除了提升存储效率，基于忆阻器的存储系统可以通过存储为中心的计算方式进一步提高数据传输和计算效率。利用更高的片上带宽取代传统存储器与处理单元之间的片外带宽，数据库处理系统可以显著提升其整体效率。然而，现有的存储为中心的计算架构尚未以非易失性器件为存储介质，并且无法支持泛用数据库算子的执行。图1、数据库系统面临的三个挑战为了解决这些关键问题，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设计并提出了MeMCISA架构。这是一种专为泛用数据库算子设计的以忆阻器为存储介质和以存储器为计算中心的指令集架构，其示意图如图2所示。MeMCISA通过交叉阵列和近存电路的融合，成功实现了存内计算和近存计算在计算部分的结合。这样，MeMCISA不仅保留了存内计算的高并行度优势，还享有近存计算对算子的广泛支持。团队为...
2024-10-21 北京大学黄如院士-贺明研究员团队在高灵敏视觉器件研究中取得重要进展高灵敏视觉器件能够高精度地采集复杂暗光场景信息，通过感内计算完成自主目标识别（图1a），在智能驾驶、机器人和工业自动化等领域具有广泛的应用前景。视觉感内计算依赖有效的光-电调控，往往需要较薄的光电功能层。然而，较薄的光电功能层因其吸光能力弱，导致器件光响应度低。此外，热载流子超快弛豫造成了近30%的光电转换效率损失。近来，卤化物钙钛矿因其本征缓慢的热载流子冷却速率，被视为提升热载流子光电转换性能的潜力材料之一。但是，目前的研究仍然集中在钙钛矿材料层面，尚未在器件层面取得实质性进展。针对这些关键问题，北京大学集成电路学院/集成电路高精尖创新中心黄如院士-贺明研究员团队结合理论计算与实验表征，首次揭示了卤化物钙钛矿三碘合铅酸甲铵（MAPbI3）和新型电子-离子氧化物半导体Bi2O2Se能级动量守恒；通过飞秒瞬态吸收光谱，成功追踪了MAPbI3/Bi2O2Se异质结界面能级动量守恒增强的光生热电子输运动力学，实现了高灵敏、宽光谱、正负双极型光电响应；在此基础上，设计构建了高灵敏视觉感内预处理器件阵列，能够在月光环境（0.1 μW/cm2）展现出优异的视觉识别能力，显著提升...
2024-09-13 北京大学研究团队在忆阻器电路领域取得重要进展近日，北京大学集成电路学院、人工智能研究院，集成电路高精尖创新中心研究团队在Nature Communication杂志上在线发表了题为“An emergent attractor network in a passive resistive switching circuit”的研究论文。该工作首次揭示了无源忆阻器电路为一个循环神经网络，是多个忆阻器件相互作用的涌现结果。研究团队构建了相应的吸引子网络模型和能量函数，并完成了实验证明和联想记忆应用的演示，通过理论和实验两个层面深入分析了忆阻器吸引子网络相比经典Hopfield网络在存储容量、硬件实现和性能等多方面的优势。忆阻器（或称电阻式存储器件）具有丰富的动力学特性，利用它的阻变动力学或简单的可编程电导属性可实现状态逻辑、时间信息处理和模拟矩阵计算等功能。得益于器件非易失性和交叉阵列架构，它常被用来加速许多算法中的矩阵向量乘法(MVM)，特别是神经网络方面的研究最受关注。吸引子网络是一种使用交互式反馈的递归神经网络(RNN)模型，其中Hopfield 网络是典型的代表，它与生物神经回路和记忆机制有很强的联系，并在...
2024-07-01 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教授团队在芯片热管理领域取得重要进展随着GaN为代表的新一代宽禁带半导体材料的广泛应用，功率器件的性能大幅度提高。然而受限于器件热管理性能，目前GaN功率器件仅能发挥其理论性能的20%~30%。嵌入式微流体冷却技术将微流体集成在器件内部，避免了近乎所有的外部热阻，利用流体的直接对流换热完成热量的高效运输，因而具有强大的散热能力，被认为是未来最有可能突破热管理瓶颈的关键技术之一。然而，实际电子器件的器件结构多为两层以上的复合结构，发热模式也呈现出多尺寸趋势，这对于散热器的设计与制备提出了很大的挑战，在热设计时需要系统分析实际器件散热路径中的热阻构成，降低关键热阻。图1可变尺寸发热阵列电镜图针对这一关键问题，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教授团队提出了一种双“H”歧管型嵌入式微通道散热方案，同时在该微通道散热器上集成了尺度可调的发热阵列，在不同工作模式下测试了微通道散热器对于不同尺寸热源的散热性能。经过实测，该微通道散热器针对500 × 500 μm2热源的散热热流密度达到1200 W/cm2以上，平均温升小于60℃，对流换热系数达到1.5×1...
2024-04-29 北京大学集成电路学院微纳全重实验室集成电路高精尖创新中心王玮教授团队在离子电子学仿生神经突触领域取得重要进展与人工智能不同，生物智能采用离子作为信号载体，以神经突触和神经元为大脑的基本功能单元。通过化学神经递质和离子通道，生物智能可以实现各种生理过程。这种计算机制使得人脑能够迅速处理复杂的非线性问题，展现出卓越的性能。离子电子学利用多种离子作为信号载体，能够携带丰富的生物兼容性信息，可直接在非生物与生物系统之间实现多种离子信号与电信号的转换，有望打破非生物界面与生物界面之间的信息壁垒，在神经修复、脑机接口及混合人工智能等领域展现出广阔的应用潜力。然而，如何在与生物突触动作电位相近的低工作电压下实现仿生突触的关键特性、并实现晶圆级制造，仍是一大挑战。图1：离子电子学仿生神经突触器件与生物神经系统相交互实现混合智能系统针对离子电子学仿生神经突触器件现存的挑战，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教授团队首次提出了一种新型仿生神经突触器件，该器件能同时实现晶圆级制造、生物兼容性、低工作电压、多种信号载流子、静电屏蔽和多级电导连续可调等特点。通过设计纳米限域空间的几何形态，两种不互溶的电解质溶液在漏斗形纳米沟道的尖端形...
2024-02-26 北京大学集成电路学院/集成电路高精尖中心团队在忆阻器耦合振荡动力学计算系统方面取得重要进展传统电路元件在处理外界物理信号时存在面积和效率的瓶颈，而新兴的忆阻器件具备丰富的内禀非线性动力学，这类器件底层的物理动力学带来了全新的计算资源，是产生自底向上智能涌现的关键。其中，具有时空耦合特性的莫特忆阻器及其耦合振荡动力学能够实现复杂且可控的群体动力学行为，从而能够实现对复杂传感信号的处理。这样一种新的计算系统有望最大限度地减少传感器和处理单元之间的冗余数据移动，满足可穿戴电子设备、虚拟现实等技术对于先进的传感系统在速度、面积和能效方面需求。图一、传感信息处理框架的对比针对领域关键需求与挑战，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首次硬件实现了电容耦合的VO2相变振荡动力学计算系统。传感数据遵循分层处理原则，包括传感预处理（编码、过滤和特征增强）到后处理（识别、分类和定位）。针对预处理模块，团队首先制备出具有高度均一性的氧化钒忆阻器件，并基于此构建具有传感功能的VO2振荡器。进一步利用电容电路耦合多个VO2振荡器构建出同步动力学特征，其中，信息被编码在同步后的相位差中。该耦合VO2振荡器网络用于构建传感预处理的连续时间动态系统，...
2024-02-22 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储备池计算领域取得重要进展随着人工智能和物联网技术的高速发展，电子设备产生的数据、尤其是包含时空信息的数据呈爆炸式增长，循环神经网络在处理这一类数据方面有显著的独特优势。然而，RNN复杂的内部连接关系带来了沉重的存储开销，连同梯度消失和梯度爆炸等问题，使得它面临着训练难度大、硬件成本高的挑战。作为传统RNN的一种变体，储备池计算（Reservoir Computing）用相对固定的非线性储备池替代了复杂的循环互连结构，大大降低了训练和实现成本。目前储备池计算已被成功应用于动作模式识别、语音识别、气象预测等重要领域。储备池一个关键物理参数是其时间特性，会以高度任务特异性的方式显著影响系统的性能。这意味着针对不同任务需要有针对性地调控储备池。但与之相反地，当前实现物理储备池的电子器件往往被用作一个“黑盒子”，特性由制备工艺决定，通常不具备适应性。这一局限使得大多数已被报道的储备池计算系统只能完成与特定物理器件时间尺度相匹配的任务，极大地限制其应用。图1：时间特性可变的储备池和闭环储备池架构针对这一亟待解决的关键问题，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首次提出了一种闭...
2024-02-21 北京大学集成电路学院/集成电路高精尖中心团队在基于忆阻器阵列的无线物联网频率生成与混合研究中取得重要进展无线物联网（WIoT）在智慧工厂、智能家居及安防监控等各种应用中越来越受到重点关注。与传统网络相比，WIoT无需电缆或物理连接，易于设置并减少了对人工干预的需求，有助于大大提高生产力、降低成本，同时提高用户使用的满意度。现代化的WIoT硬件既可以利用较高频率实现近距离高速数据交互，也可以在相对较低的频率实现传感数据与边缘或云处理中心的远距传输。频率生成与混合是实现高效率无线传输中极为关键的步骤；然而，现有的频率生成与混合模块通常采用独立的生成与混合电路，基于传统的互补金属氧化物半导体（CMOS）器件，使用寄存器、环形振荡器、数模转换器和运算放大器等复杂数字和模拟电路，同时未面向较低频的WIoT传输链路进行针对性设计，天然的产生较高延迟和能耗。图1：无线物联网中的频率生成与混合针对这一关键问题，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首次提出了一种基于VO2忆阻器的高一致性、可校准频率振荡器，进一步基于该振荡器构建了尺寸为8×8的VO2忆阻器阵列，配合紧凑设计的外围电路实现了频率原位生成和可编程频率混合系统，并利用软硬件协同设计完成了端...

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