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北京大學信息學院微納電子學系黃如院士-黃芊芊研究員課題組在超低功耗神經形態器件領域取得重要研究進展
2019-07-01 10:07:52 | 【 【打印】【關閉】

  隨著信息技術的高速發展,海量數據以及復雜智能任務的處理對芯片的計算能力和功耗提出巨大挑戰。受人腦運算模式啟發,神經網絡計算架構在神經元-突觸-神經元連接方式的基礎上構建存算一體、高度并行的分布式計算網絡,提高了對復雜數據和智能任務的處理效率,同時可避免傳統馮諾依曼計算架構中存儲墻引起的功耗問題。神經形態計算在神經網絡計算架構的基礎上進一步模擬人腦,以脈沖形式表達和傳遞信息,具有異步、事件驅動的特性,可進一步縮小機器智能與人腦智能之間的差距,具有功耗低、能效高、學習速度快、泛化能力強等優勢。其中,脈沖神經元通過模擬生物神經元的功能,起到對信息脈沖進行整合和分發的關鍵作用。然而,目前脈沖神經元主要基于傳統CMOS電路搭建,對神經元功能的模擬往往依賴由電容以及數個MOSFET器件構成的電路模塊,存在硬件開銷大、電路能耗高等問題,不利于高密度、大規模集成,難以支撐構建可比擬人腦功能與集成規模的新型神經形態計算芯片。 

  北京大學信息科學技術學院微納電子學系、微米/納米加工技術國家級重點實驗室黃如院士-黃芊芊研究員課題組在國際上首次提出利用鐵電材料的極化翻轉模擬生物神經元的動態行為,提出并制備了一種新型低功耗仿生鐵電場效應晶體管(L-FeFET),單個器件即可模擬生物神經元的基本特性,同時提出并實現了基于L-FeFET的新型脈沖神經元,僅需一個晶體管和一個電阻即可實現神經元的基本功能(傳統CMOS神經元需至少一個電容和六個晶體管),且進一步拓展實現了生物神經元中重要的脈沖發放頻率自適應功能(對信息編碼起重要作用),極大降低了脈沖神經元的硬件開銷和能耗,為大規模、高集成的超低功耗神經形態計算芯片奠定了器件基礎。

  該工作以“面向全鐵電神經網絡的具有超低硬件開銷與高級仿生功能的新型L-FeFET仿生神經元”(Bio-inspired neurons based on novel leaky-FeFET with ultra-low hardware cost and advanced functionality for all-ferroelectric neural network)為題,在2019年6月9—14日于日本京都舉行的超大規模集成電路技術國際會議(2019 Symposium on VLSI Technology)上發表,2014級博士研究生陳誠為第一作者。VLSI Technology會議每年夏天召開,與每年冬天召開的IEDM會議并稱為微電子器件領域兩大旗艦會議,在三十八年的會議歷史里中國大陸被錄用的論文僅18篇,2019年中國大陸僅有兩篇論文入選,該論文是其中之一,也是北京大學該年唯一入選論文。

  相關研究工作得到了國家自然科學基金創新研究群體、“集成電路3~5納米節點器件基礎問題研究”應急管理項目、優秀青年科學基金等項目的資助,以及微納電子與集成系統協同創新中心、北京大學微米/納米加工技術國家級重點實驗室等平臺的支持。

  文章來源:北京大學新聞網、中國材料網 

 
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