全球首颗!我国芯片领域取得重大突破!

近日,清华大学集成电路学院教授吴华强、副教授高滨团队基于存算一体计算范式,研制出全球首颗全系统集成的、支持高效片上学习(机器学习能在硬件端直接完成)的忆阻器存算一体芯片,在支持片上学习的忆阻器存算一体芯片领域取得重大突破,有望促进人工智能、自动驾驶可穿戴设备等领域发展。相关成果在线发表于最新一期的《科学》。

近日,清华大学集成电路学院教授吴华强、副教授高滨团队基于存算一体计算范式,研制出全球首颗全系统集成的、支持高效片上学习(机器学习能在硬件端直接完成)的忆阻器存算一体芯片,在支持片上学习的忆阻器存算一体芯片领域取得重大突破,有望促进人工智能、自动驾驶可穿戴设备等领域发展。相关成果在线发表于最新一期的《科学》。

清华大学供图

当前国际上的相关研究主要集中在忆阻器阵列层面的学习功能演示,然而实现全系统集成的、支持高效片上学习的忆阻器芯片仍面临较大挑战,至今尚未实现,主要在于传统的反向传播训练算法所要求的高精度权重更新方式与忆阻器实际特性的适配性较差。

据了解,面向传统存算分离架构制约算力提升的重大挑战,吴华强、高滨创造性提出适配忆阻器存算一体,实现高效片上学习的新型通用算法和架构(STELLAR),有效实现大规模模拟型忆阻器阵列与CMOS的单片三维集成,通过算法、架构、集成方式的全流程协同创新,研制出全球首颗全系统集成的、支持高效片上学习的忆阻器存算一体芯片。

该芯片包含支持完整片上学习所必需的全部电路模块,成功完成图像分类、语音识别和控制任务等多种片上增量学习功能验证,展示出高适应性、高能效、高通用性、高准确率等特点,有效强化智能设备在实际应用场景下的学习适应能力。相同任务下,该芯片实现片上学习的能耗仅为先进工艺下专用集成电路(ASIC)系统的3%,展现出卓越的能效优势,极具满足人工智能时代高算力需求的应用潜力,为突破冯·诺依曼传统计算架构下的能效瓶颈提供了一种创新发展路径。

// 清华大学在超高感光度光刻胶研发领域取得重要进展 //

光刻胶是集成电路芯片大规模制造的关键材料,在技术发展到深紫外(DUV)、极紫外(EUV)光刻阶段后,光刻胶对光源的敏感度不足,大大推高了光刻机及其配套光源的制造难度和成本。近日,清华大学核能与新能源技术研究院新型能源与材料化学团队将高效的巯基-乙烯点击化学技术与多官能团金属氧化物纳米团簇光刻胶技术相结合,全球首次提出了“点击光刻”新思路、新方法,并成功制得了超高感光度光刻胶样品。国际权威机构的光刻测试结果表明,这种材料能在极低曝光剂量下实现高对比度成像。在深紫外光刻中最高感光度为7.5 mJ cm-2,与传统的光刻胶体系相比所需曝光剂量降低了约20倍。

与此同时,通过低剂量电子束光刻(10-40 μC cm-2)获得线宽分辨率为45nm的密集图形,展示了其应用于高分辨率光刻的能力。接下来作者还对制备得到的基于点击反应的氧化锆光刻胶的后加工性质、抗刻蚀能力以及图形转移能力等进行了初步研究。

图1.点击光刻策略示意图

图2.点击光刻结果

该研究成果不但可以有力支持新型高效光刻胶的开发,更有望带来光刻机及其配套光源系统设计、制造、运行的重大变革,大大降低难度和成本,有可能开辟光刻机技术新赛道,对集成电路技术进步和产业发展产生深远影响。该技术也可以在其他高效、高精度纳米制造领域发挥重大作用。

上述研究成果以“巯基-乙烯点击光刻的超高感光特性”(Exceptional Light Sensitivity by Thiol–Ene Click Lithography)为题发表在《美国化学会志》(Journal of the American Chemical Society)上。

论文的共同通讯作者为清华大学核能与新能源技术研究院新型能源与材料化学实验室徐宏副教授和何向明研究员,第一作者为清华大学博士后王倩倩。该研究获得国家自然科学基金项目、北京市科委项目和清华大学自主科研项目的资助。清华大学高性能计算中心提供了计算资源的支持。

(本文内容来自:科技日报、清华新闻网)

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