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科研动态

2023-12-04 2023半导体技术论坛成功举办 2023年11月24日-11月25日，由北京大学集成电路学院主办的2023半导体技术论坛在北京顺利召开。来自东京工业大学的细野秀雄教授、北京计算科学研究中心的魏苏淮教授、剑桥大学的John Robertson教授、首尔大学的Ki-young Choi教授等50余位国内外半导体领域杰出学者现场作技术报告，200余名专家、学者和师生参加论坛。集成电路学院副院长王玮出席论坛并致开幕辞，他代表学院对参加此次论坛的专家学者们致以热烈的欢迎。他表示，举办此次半导体技术论坛的初心是以互联互通为目标，为半导体行业注入新动能，为半导体发展开辟新空间，为半导体国际合作打造新平台。此次论坛是半导体领域一年一度的学术盛会，希望专家们能够深入交流、增进合作，共同推动半导体技术的发展。在报告环节，汇报专家交流和分享了各自的特色研究成果。报告涵盖器件与制造、电路设计、计算架构与EDA、半导体物理、化合物半导体多个领域，百花齐放、百家争鸣。与会的专家、学者和师生们就各项技术报告展开了深入广泛的学术研讨，促进了同行之间的相互了解。 2023半导体技术论坛旨在加...
2023-11-16 北京大学集成电路学院/集成电路高精尖创新中心2篇文章入选第56届国际微体系结构国际研讨会（MICRO’23）近日，北京大学集成电路学院/集成电路高精尖创新中心独立研究的 2 篇论文在加拿大多伦多举行的第56届微架构国际研讨会（56th International Symposium on Microarchitecture，MICRO‘56）发表。2 篇论文的成果涵盖新型硬件加速器设计，芯片仿真优化等多个方面。 Tileflow: 基于树分析的数据流融合建模框架神经网络的加速在现在的 AI 时代尤为重要。但随着神经网络模型的规模不断扩大，计算和内存带宽的差异也越来越大，现在，内存带宽已经逐渐取代计算成为神经网络的运行瓶颈。为了加快网络的运行速度，流行的方法是将多个网络层融合在一起，减小对内存的数据访问。这样的优化方法依赖灵活准确的性能模型，以方便评估、架构分析和设计空间探索。针对目前数据流算子融合的分析模型不足的问题，北京大学梁云研究员领导研究的小组提出TileFlow的框架，为运算器融合的数据流建模。该框架将融合数据流的设计空间描述为一个包含计算顺序、资源绑定和循环嵌套的三维空间，引入以 Tile 用于表达空间中的数据流设计，并通过树分析的方式来对...
2023-11-14 北京大学集成电路学院/集成电路高精尖创新中心共7篇论文在ICCAD 2023大会发表近日，以北京大学集成电路学院为第一完成单位的7篇论文在美国旧金山举行的第42届国际计算机辅助设计会议（ICCAD 2023）上发表，向国际电子设计自动化（EDA）领域的同行展示了北京大学最新的研究成果。这7篇论文内容涉及EDA算法和物理后端设计，人工智能调度、映射和加速器设计方法隐私计算等多个学术前沿领域。同时，学院梁云、林亦波、李萌等多位老师为会议TPC成员，林亦波、李萌等多位老师承担了Session Chair工作，林亦波研究员还获得了首届最佳审稿人奖。图：林亦波研究员获得ICCAD首届最佳审稿人奖论文的详情如下： 1. 考虑二阶信息的宏模块布局优化技术宏模块布局是大规模集成电路物理设计中的关键环节，也是近年来备受关注的问题。由于宏模块占据了芯片版图大量面积，对最终设计的性能影响巨大。近年来，不少研究尝试利用人工智能或解析方法改进宏模块布局，这些方法都依赖混合尺寸布局引擎作为内核。然而，现有的混合尺寸布局内核存在稳定性差、不易收敛的问题。林亦波研究员团队提出了一种改进的混合尺寸布局引擎内核，实现鲁棒布局收敛和宏模块合法化，并在MMS、ISP...
2023-07-28 北京大学集成电路学院/集成电路高精尖创新中心共9篇论文入选第60届设计自动化会议（DAC） 7月9日至13日，第60届设计自动化会议（DAC 2023）在美国旧金山召开。在本次大会中，来自电子设计自动化（EDA）与集成电路领域的高校、公司及研究机构群英荟萃，分享了EDA技术的最新发展和广泛应用，讨论了本领域进一步发展的前景和方向。北京大学也积极参与了本次大会的组织，李萌老师是DAC 2023 System Design Contest（SDC）的组织者之一，北京大学EDA研究院也是该竞赛的主要支持单位；此外，多位老师包括李萌、马宇飞、王宗巍、燕博南等也担任了DAC的程序委员会（TPC）成员。集成电路学院的十余位老师和同学现场参加了本次大会，进行了汇报与交流。大会主旨报告李萌老师主持SDC竞赛学院部分参会老师与学生合影在本次大会上，北京大学集成电路学院/集成电路高精尖创新中心共有9篇论文入选，研究成果覆盖了芯片设计、综合技术、体系架构、仿真验证、异构计算、设计自动化、软硬件协同等领域。相关介绍如下：一、存内计算神经网络加速器的流水线优化基于非易失性存储器的存内计算神经网络加速器具有权重预存储的特点，通过流水线设...
2023-06-27 北京大学集成电路学院/集成电路高精尖创新中心3篇论文入选ISPSD 2023大会近日，功率半导体器件领域的顶级会议IEEE International Symposium on Power Semiconductor Devices and ICs (ISPSD)在中国香港举行。在本届ISPSD上，北京大学集成电路学院/集成电路高精尖创新中心3篇高水平论文入选，向国际功率器件与功率集成电路领域的同行展示了北京大学最新的研究成果。这三篇论文内容涉及GaN功率器件的有源钝化技术、GaN功率器件的体陷阱抑制技术、1200V高压GaN功率器件技术。论文的详情如下： 1. GaN功率器件的有源钝化技术图1. 采用有源钝化技术的GaN功率器件结构、TEM照片、动态电阻测试结果近年来，新兴应用场景（如数据中心、机器人、可穿戴电子产品等）对功率器件的转换效率和功率密度提出了更高要求。GaN功率晶体管因其卓越性能，有望在下一代高频功率开关系统中发挥关键作用。然而，表面陷阱效应引起的动态电阻退化现象成为阻碍GaN功率器件实用化的最重要因素。北京大学集成电路学院/集成电路高精尖创新中心魏进、王茂俊、郝一龙团队提出有源钝化p-GaN栅极HEMT。...
2023-06-24 新闻|北京大学集成电路学院/集成电路高精尖创新中心2篇论文入选VLSI2023 近日，超大规模集成电路研讨会（Symposium on VLSI Technology and Circuits，简称VLSI）在日本京都成功举办。本次大会学院共有十余位优秀师生受邀参加，他们在会上与各国顶尖学者进行了充分的交流。本次大会学院共有十余位优秀师生受邀参加，他们在会上与各国顶尖学者进行了充分的交流。今年是北京大学国际战略年，学院将牢牢抓住后疫情时代国际交流重启的契机，积极承担推进学科国际化发展的使命，以包容、互惠、共赢为合作战略，加强国际科研协同创新，大力培养具有国际视野的集成电路优秀人才，努力提升中国集成电路的国际影响力。在本届VLSI大会上，北京大学集成电路学院/集成电路高精尖创新中心有2篇高水平论文入选，向国际同行展示了相关方向的最新研究成果。一、全数字同时多波束卫星通信芯片多波束卫星通信与传统地面通信相比，具有可靠性高、覆盖面广、通信性能好等明显优势，对航海作业、科学考察、应对自然灾害及一般性战争冲突等具有重大意义。当前多波束卫星通信系统以数字波束赋形潜力最大，性能最好；然而，当前所报道的数字多波束发射系统大多数工作依然停留在基于分立...
2023-05-17 ISEDA 2023国际会议圆满召开 5月8日-11日，由EDA开放创新合作机制（EDA²）和中国电子学会电子设计自动化专委会共同主办，北京大学、东南大学、清华大学及西安电子科技大学协办，IEEE/CEDA、ACM/SIGDA、国家自然科学基金委员会信息科学部、中国电子学会、“后摩尔新器件基础研究”重大研究计划指导委员会等作为顾问指导的2023年International Symposium of EDA（ISEDA 2023）在南京扬子江国际会议中心盛大举行。中国科学院院士、东南大学校长、北京大学教授黄如，德国斯图加特大学教授、IEEE终身会士Hans-Joachim Wunderlich，瑞典林雪平大学教授、瑞典计算机学科国家研究生院主任Zebo Peng，日本九州工业大学集成系统研究中心主任、IEEE会士Xiaoqing Wen，地方政府领导等嘉宾以及超过800位来自国内外EDA领域学术界顶尖专家、产业界中坚研发人员和莘莘学子齐聚南京。北京大学是本次国际会议的重要协办方，集成电路学院的老师和同学广泛参与到本次大会的组织筹办和会场活动之中，黄如院士是本次会议的General Chair，王润声...
2023-04-30 北京大学集成电路学院/集成电路高精尖创新中心3篇论文入选CICC 2023大会近日，集成电路顶会之一的IEEE定制集成电路大会（CICC）在美国德州圣安东尼奥举行。在本届CICC上，北京大学集成电路学院/集成电路高精尖创新中心有3篇高水平论文入选，向国际集成电路设计领域的同行展示了北京大学最新的研究成果。这三篇论文内容涉及模拟存算一体AI芯片、高能效电容传感器读出芯片、高能效混合架构脉冲神经网络芯片这三个学术前沿领域。论文的详情如下： 1. 模拟存算一体AI芯片不断发展的AI算法对边缘端硬件的算力与能效提出了挑战。传统计算架构执行AI算法的瓶颈在于数据搬运功耗，即“存储墙”问题。为了解决这一问题，将计算嵌入到存储单元中并在模拟域完成乘累加运算的模拟存算一体AI芯片被提出。电流型计算因其高面积效率和高并行等特点，受到研究人员的青睐。然而目前的电流域模拟存算一体芯片受到晶体管非理想性的限制，无法在小电流下实现精确计算，因而存在着计算精度、能效瓶颈与鲁棒性多重挑战，其应用场景严重受限。集成电路学院王源教授-唐希源研究员团队从电流型模拟存算一体电路的误差产生机制入手，首次提出了电流编程技术。该技术利用编程电流产生自校准的权重电...
2023-04-25 北京大学集成电路学院集成电路高精尖创新中心在模拟集成电路设计自动化方面取得突破并获DATE 2023最佳论文奖近日，EDA领域著名会议DATE 2023（欧洲设计自动化与测试会议）在比利时安特卫普召开，这是该会议疫情后首次恢复线下模式召开，学院学子赴比参加此次盛会，向国际同行展示了最新的研究成果并进行了深入的交流。在本届大会中，北京大学关于模拟集成电路版图自动布线的成果获得了最佳论文奖。相比数字集成电路，模拟集成电路设计的自动化程度较低，特别是版图长期依赖于手工绘制。其中，布线需要完成引脚之间的互连，是版图设计中极其繁琐的步骤，而布线结果对模拟电路后仿性能影响很大。模拟电路布线不仅需要考虑复杂的几何约束，如满足各类设计规则、减少绕线弯折等，还需要考虑电学性能相关的约束，如电迁移、电压降和对称性等。如何在多种复杂约束下高效探索布线方案、减少人工干预，是模拟电路自动布线亟待解决的问题。集成电路学院设计自动化与计算系统系/集成电路高精尖创新中心林亦波研究员和王润声教授团队，联合集成电路设计系多位师生，提出了多约束协同的模拟电路版图自动布线框架，并实现了工具原型SAGERoute，能够同时考虑复杂的几何与电学约束，自动求解满足约束的互连线宽，规划布线拓扑并完成连线。该布线工具...
2023-04-03 国家自然科学基金委员会交叉科学部重大项目启动会顺利召开 2023年3月24日，由北京大学承担，中国科学院半导体研究所、上海交通大学、北京航天航空大学、北京大学深圳研究生院参与的国家自然科学基金交叉科学部重大项目 “高效率、高可靠性设计的EDA新理论与新方法” 启动会在北京大学中关新园召开。国家自然科学基金委员会交叉科学部副主任潘庆研究员、三处处长杜全生研究员，北京大学黄如院士（线上），中国科学院半导体研究所郑婉华院士（线上），东南大学时龙兴教授，北京大学科学研究部部长谢冰教授、科学研究部张存群副部长、集成电路学院院长蔡一茂教授、信息科学技术学院副院长王润声教授，中国科学院半导体研究所副所长薛春来研究员等国家自然科学基金委员会领导、项目学术指导小组专家、项目单位领导、项目团队成员等近50人参加会议。北京大学集成电路学院院长蔡一茂主持启动会。首先，蔡一茂教授代表项目依托单位对与会领导及专家们的出席表示热烈欢迎。基金委交叉科学部副主任潘庆研究员、北京大学科学研究部张存群副部长先后致辞。潘庆副主任对“高效率、高可靠性设计的EDA新理论与新方法”重大项目获得资助表示祝贺，他指出，我国集成电路领域中EDA方向与国际水平的...
2022-11-04 新闻｜北京大学无锡EDA研究院正式签约！ 11月1日，北京大学与无锡市相聚“云端”签署全面合作协议，北京大学无锡电子设计自动化（EDA）研究院、北京大学长三角未来技术生命健康研究院落地无锡高新区。北大党委书记郝平出席签约仪式，中国科学院院士、北大校长龚旗煌讲话，中国科学院院士黄如致贺信，无锡市委书记杜小刚致辞。无锡市委常委、常务副市长蒋敏，北大副校长张平文、孙庆伟、张锦，未来技术学院程和平院士，无锡市副市长秦咏薪、周文栋参加签约仪式。签约仪式由无锡市委副书记、市长赵建军主持。北大集成电路学院院长蔡一茂参加签约仪式并介绍EDA研究院项目情况。会议现场杜小刚对北京大学长期以来给予无锡的关心支持表示感谢。他指出，北京大学是科学研究的前沿和知识创新的重要基地，无锡与北大渊源深厚，也立志成为国内一流、具有国际影响力的科技创新高地。此次全面合作协议的签署和两个研究院合作项目的开展，是充分发挥北大和无锡优势，强强联手，聚集力量进行原创性、引领性科技攻关，着力解决一批“卡脖子”问题的良好契机。无锡将一如既往地为北京大学发展提供...
2022-10-14 Nature Electronics:黄如院士-杨玉超教授团队在仿生光电突触与多模态、多尺度储备池计算研究中取得重要进展物理系统的动态演化过程可以作为一种高效的计算资源应用于信息处理。在输入的驱动下，物理系统遵循内在规律进行演化，演化的结果实现了对输入信息的变换，并作为达成特定计算功能的重要基础。基于此构建的硬件神经网络具有比数字系统更高的能效和更快的速度。储备池计算（Reservoir Computing）是其中备受关注的一种计算范式，具有易于训练、硬件开销低等优点，并且可以使用各种电学和光学硬件实现。储备池计算硬件所需的关键特性是非线性和短时记忆，前者可以将输入信息非线性地映射到高维空间，而后者意味着系统的状态由当前输入和最近的输入共同决定。满足上述要求的动态忆阻器件被用于硬件实现储备池计算，并展现出广阔的应用前景，在语音数字识别、混沌系统预测、解决二阶非线性任务和实时神经活动分析等方面取得了显著的进展。然而，当前的忆阻器件多为单一物理机制，缺少跨模态的突触可塑性，缺乏弛豫时间的可调性，这导致基于忆阻器的储备池仍然面临非线性映射模式固定、无法处理多模态信号、缺乏多尺度特征提取能力等问题，因而限制了储备池的信息处理能力，难以实现多模态、多尺度的储备池计算系统。图1. α...
2022-09-30 北京大学黄如院士-杨玉超教授团队在视觉感存算一体阵列与系统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黄如-杨玉超教授团队研究报道了基于忆阻器的视觉神经形态计算芯片，该芯片采用光晶体管-忆阻器（One-phototransistor-one-memristor，1PT1R）阵列实现，具备光图像的感存算一体功能，用于实现光图像的在线训练与识别。作者利用光晶体管作为忆阻器阵列的选通器（selector）构建了一种具有高线性光可调电导权重，抗串扰与硅工艺兼容特性的光晶体管-忆阻器阵列芯片，解决了目前忆阻器视觉神经形态器件的非线性电导权重调节、器件一致性差、阵列串扰、硅工艺兼容性不足等重要问题。此外，光晶体管-忆阻器（One-phototransistor-one-memristor，1PT1R）阵列被应用于视觉感存一体计算任务，具备高速光图像在线学习与高精度识别功能。相关成果以“One-phototransistor-one-memristor Array with High-linearity Light-tunable Weight for Optic Neuromorphic Computing”为题，发表在《先进材料》（...
2022-09-07 北京大学发布首个面向芯片设计的AI for EDA开源数据集 EDA (Electronic Design Automation，电子设计自动化软件）是芯片设计和制造的核心工具，是支撑万亿产业规模的共性基础技术。有了EDA软件的协助，工程师可以从概念、算法、协议等出发，完成包括电路设计、版图设计、性能分析与优化等环节在内的芯片设计流程。然而，当前国内市场被美国三大EDA公司垄断，因而EDA是“卡硬件脖子”的软件，也是中国制造的短板之一。近期人工智能算法的突破，使得人工智能辅助芯片设计（AI for EDA）的技术路线获得了广泛的关注。学术界和工业界应用机器学习技术在芯片设计流程中的拥塞建模预测、布局优化、设计空间探索等方面取得了重要进展。例如，2021年谷歌在Nature发表了题为“A graph placement methodology for fast chip design”的论文，提出了利用强化学习来优化芯片设计中的宏模块布局（Macro placement）。如下图所示，其主要思路是将芯片版图看作围棋棋盘，将宏模块看作棋子，通过在1万个内部数据样本上预训练，并对每个新设计进行约6小时的finetune，最终在谷歌的...
2022-08-11 新闻｜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-杨玉超教授团队在分布式多智能体自组织演化计算研究中取得重要进展科学技术的进步同时也带来了更加复杂和更具挑战性的问题，大自然以最神奇的方式为人类解决各种难题提供源源不断的灵感，群体智能就是一个很好的例子。在蚁群等复杂系统中，个体通过遵循简单规则发生非线性相互作用可以使得整体表现出个体所不具备的新的结构、性质或功能（图1），这种涌现行为展现出的强大智慧可以作为一种高级计算手段用于求解一些传统计算机难以处理的复杂运算问题。因此设计和开发能够实现类似群体智能行为的多智能体硬件系统是未来构建大规模、高能效、自适应、高鲁棒人工智能系统的关键。然而，群体这一复杂系统中个体数量的庞大性、初始分布的随机性及后续复杂的演化行为极大增加了其硬件实现的困难程度，利用传统规则网络很难模拟其复杂的动力学行为。图1.自然界中的多智能体系统针对这一关键问题，北京大学集成电路学院/集成电路高精尖创新中心黄如院士-杨玉超教授课题组从电场调控下导电细丝的生长动力学行为出发，利用忆阻器件自身物理演化规律首次构建了能够高度映射群体智能行为的多智能体自组织演化微观计算系统。在该系统中，大量随机分布的银纳米团簇作为智能体在电场作用下发生自发、动态、实时的...
2022-07-02 新闻 | 集成电路学院黄如院士-黄芊芊研究员课题组在内容寻址存储器领域取得重要进展内容寻址存储器（Content addressable memory, CAM）是以内容进行寻址的存储器，其将输入数据与阵列中存储的所有数据同时进行比较并输出相应的匹配信息，能在存储器内部以高并行度和高能效实现搜索与相似度检测运算，减少了数据传输，近年来在完成边缘智能计算等任务中展现出极大的潜力。传统基于SRAM的CAM除了实现数据的存储，还需要额外的硬件开销实现数据的比较操作。为了降低执行CAM操作所需要的硬件代价，当前国际上相继探索采用新型非易失存储器（如阻变存储器、相变存储器、铁电晶体管等）的CAM实现方案，但均需要基于双分支互补的数据存储单元和比较电路来实现核心的线性不可分的比较操作，且进一步实现多值CAM需要额外的搜索电路，仍存在硬件开销大、运算能耗高等问题。针对这一关键问题，北京大学集成电路学院黄如院士和黄芊芊研究员课题组在国际上首次以单支路单个器件实现了CAM操作，提出并实验制备了具有双极特性的新型铁电鳍式隧穿场效应晶体管（Fe-FinTFET），无需额外的器件或电路即可同时实现三态CAM和多值CAM操作，极大降低了硬件开销和能耗。提出的Fe-FinT...
2022-04-11 北京大学杨玉超教授与合作者在Nature Reviews Materials上发表基于动态忆阻器实现高阶复杂性类脑计算综述论文自上世纪中叶以来，计算机和计算芯片以晶体管为基本元件构建数字处理电路，摩尔定律驱动计算性能增长。而当晶体管尺寸微缩接近物理极限，摩尔定律面临终结，芯片算力增长逐渐放缓，人类正在步入后摩尔时代。此外，以CPU、GPU为代表的传统芯片架构下计算单元与存储单元的分离也造成频繁的数据搬运，形成速度、功耗瓶颈（冯诺依曼瓶颈），在近年来兴起的神经网络等数据密集型计算任务上问题进一步凸显。未来智能计算需求仍面临指数增长，传统计算架构瓶颈更加突出，亟需从器件创新、架构创新层面为后摩尔时代算力持续增长提供新的驱动力。近年来，通过存算一体、类脑计算等新型计算范式构建具有高效智能计算芯片与系统已经取得了显著进展。然而，在现有计算系统下全部智能、复杂性、适应性都是由软件编程（事实上是编程的生物智能体-人）所赋予的，器件、电路本身均不具备任何复杂性与适应性。与之相比，生物系统展示出了分子、细胞、系统等多层次、全方位的智能、复杂性与适应性，对于发展新一代智能、高效计算技术具有重要启发意义。北京大学杨玉超教授与合作者美国密歇根大学Wei D. Lu教授、桑迪亚国家实验室Suhas Kuma...
2022-03-25 北京大学集成电路学院黄如院士-叶乐副教授课题组在“超低功耗AIoT芯片”领域取得2项重要研究成果近日，被业界誉为“集成电路国际奥林匹克盛会”的第69届国际固态电路会议（International Solid-State Circuits Conference, ISSCC）采取线上会议形式举办；本届ISSCC大会上，北京大学集成电路学院黄如院士-叶乐副教授课题组的2项“超低功耗智能物联网AIoT芯片”成果，分别收录于前瞻技术（Technology Directions）和存储器（Memory）这两个技术领域，黄如院士-叶乐副教授课题组已连续三年在ISSCC上发表5项“超低功耗智能物联网AIoT芯片”成果，表明北京大学在该领域已处于国际领先水平。具体介绍如下：一、“异步脉冲神经网络处理芯片”成果介绍面向智能物联网应用场景，针对同步时钟和存算分离导致AI处理能效低的问题，课题组提出了无时钟异步脉冲神经网络（SNN）架构及电路拓扑，利用具备天然事件触发特性的脉冲神经网络替代传统的人工神经网络，在实现与ANN可比拟推断精度的同时，能够以超低功耗、超低延迟的代价实现轻量级AI推断处理；该创新使得芯片活跃度与外部事件活跃度高度匹配，提升了计算能效；并且去除了同步时钟...
2022-02-20 北京大学集成电路学院黄如院士-杨玉超教授团队在深度储备池计算硬件研究中取得重要进展储备池计算（Computing）是一种低训练代价、低硬件开销的循环神经网络（RNN），在时序信息处理方面具有广泛的应用，例如波形分类、语音识别、时间序列预测等。储备池计算系统由神经元循环连接的储备池和输出层两部分组成，其中仅有输出层需要训练从而显著降低了训练代价，而系统中的储备池可以由具有短时程特性的非线性器件来实现。当前国际上针对储备池计算系统的研究主要集中在探索使用不同类型的非线性器件（如忆阻器、自旋扭矩振荡器、纳米线网络、半导体光学放大器等）来构建单层储备池，但储备池状态数、记忆容量、复杂动力学特性等的局限在根本上制约了系统本身信息处理能力的提升。针对这一关键问题，北京大学集成电路学院黄如院士-杨玉超教授课题组首次采用可级联短时程非线性单元构建了深度储备池（deep reservoir）计算硬件，通过储备池层数的增加实现了层次化的信息处理能力、更丰富的储备池状态数、更大的记忆容量以及更复杂的动力学特性。该工作在构建深度储备池计算硬件系统、实现层次化的时序信息处理方面迈出了重要的一步。在技术路线上，北京大学集成电路学院研究团队首先研制了可级联的单层储备池硬...
2022-02-09 黄如—叶乐团队研究成果入选2021年度中国半导体十大研究进展以物联网和工业互联网为代表的数字经济产业是国家“十四五”规划和2035远景目标纲要中确定的重点发展方向，是我国实现半导体技术突围的重要机会，也是赋能传统产业转型升级，催生新产业新业态新模式，壮大经济发展的新引擎。智能物联网（AIoT）芯片是物联网的底层硬件载体，为万物智联提供了海量数据来源，AIoT芯片包括数据感知、数据处理（逻辑计算和AI计算）、数据存储、数据传输等四大环节。其中，数据感知环节通常面临两大关键问题：一是能量-信息转换效率低导致的能效瓶颈问题，从而显著降低了物联网设备的电池使用寿命；二是复杂工作环境导致的性能退化和可靠性问题，会导致感知精度下降甚至功能失效。研究高能效、高精度、高可靠性的先进感知芯片成为未来智能物联网AIoT芯片的一个重要方向。近期，北京大学黄如院士—叶乐副教授研究团队提出了动态电荷域功耗自感知技术和动态范围自适应滑动技术，并成功研制了一款国际领先的动态电荷域电容感知芯片，具有国际领先的感知精度和能效，可显著降低物联网节点的功耗水平。该芯片不仅打破了国外在相关芯片领域保持的综合性能世界纪录，还填补了国内在高能效电容感知芯片领域的空白。...

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