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微电子所在新型存储器件、模型及类脑计算研究中取得进展

  作为国家在科学技术方面的最高学术机构和全国自然科学与高新技术的综合研究与发展中心,建院以来,中国科学院时刻牢记使命,与科学共进,与祖国同行,以国家富强、人民幸福为己任,人才辈出,硕果累累,为我国科技进步、经济社会发展和国家安全做出了不可替代的重要贡献。/ 更多简介 +

  中国科学技术大学(简称“中科大”)于1958年由中国科学院创建于北京,1970年学校迁至安徽省合肥市。中科大坚持“全院办校、所系结合”的办学方针,是一所以前沿科学和高新技术为主、兼有特色管理与人文学科的研究型大学。

  中国科学院大学(简称“国科大”)始建于1978年,其前身为中国科学院研究生院,2012年更名为中国科学院大学。国科大实行“科教融合”的办学体制,与中国科学院直属研究机构在管理体制、师资队伍、培养体系、科研工作等方面共有、共治、共享、共赢,是一所以研究生教育为主的独具特色的研究型大学。

  上海科技大学(简称“上科大”),由上海市人民政府与中国科学院共同举办、共同建设,2013年经教育部正式批准。上科大秉持“服务国家发展战略,培养创新创业人才”的办学方针,实现科技与教育、科教与产业、科教与创业的融合,是一所小规模、高水平、国际化的研究型、创新型大学。

  近日,2019国际电子器件大会(IEDM)在美国旧金山召开。会上,中国科学院微电子研究所刘明团队展示了新型存储器件(选通管、可编程二极管)、负电容晶体管紧缩模型、类脑神经元器件电路的最新研究成果。

  在存储器件方面,刘明团队提出了一种基于HZO铁电薄膜极性反转调制的电场可编程二极管及1T2D结构的电压输出存储单元(图1)。针对二进制神经元网络(BNN)应用,提出了一种基于2T4D XNOR单元的无CSA的BNN架构,其单元面积小(16 F2),效率高(387 TOPS / W)。

  在器件模型方面,刘明团队提出了一种基于表面势的连续的负电容晶体管(NCFET)紧缩模型(图2)。该模型结合了多筹作用朗道理论、极化弛豫的时间特性和半经典玻耳兹曼输运理论,首次得到没有任何经验拟合参数的表面势解析解。模型与数值解和实验吻合,成功嵌入SPICE进行电路仿真,为NCFET的设计-技术协同优化(DTCO)提供了很好的帮助。

  在类脑计算方面,刘明团队基于具有MIT转变的NbOx器件构建了一种1T1R结构的脉冲神经元电路(图3),其输出脉冲发放频率与输入电压关系满足ReLU激活函数。利用该神经元电路构建了320×10的网络,实现了模拟神经网络(ANN)到脉冲神经网络(SNN)的转换,摒弃了传统神经网络中ADC的使用。在MNIST库上实现了与ANN相当的识别率。

  基于上述成果的3篇研究论文入选2019国际电子器件大会。第一作者分别为副研究员罗庆、博士赵莹、张续猛。三篇论文的通讯作者分别为吕杭炳和刘明,李泠和刘明,杨建华、刘琦和刘明。

  IEEE国际电子器件大会始于1954年,现已成为全球报道半导体及电子领域最新的科技、研发设计、制造、物理学及建模技术的主要论坛,旨在为产学研界的研究学者提供关于电子器件最新研究进展和研究成果的国际交流平台。

  图2基于表面势的连续解析负电容场效应晶体管紧缩模型,首次得到了表面势连续解析解,在器件转移等特性与实验数据吻合,并成功用于电路仿真

  图3一种基于NbOx器件的1T1R结构的脉冲神经元电路及输出特性。首次构建了320×10的硬件脉冲神经网络,实现了ANN到SNN的转换,摒弃了ANN中ADC的使用

  近日,2019国际电子器件大会(IEDM)在美国旧金山召开。会上,中国科学院微电子研究所刘明团队展示了新型存储器件(选通管、可编程二极管)、负电容晶体管紧缩模型、类脑神经元器件电路的最新研究成果。

  在存储器件方面,刘明团队提出了一种基于HZO铁电薄膜极性反转调制的电场可编程二极管及1T2D结构的电压输出存储单元(图1)。针对二进制神经元网络(BNN)应用,提出了一种基于2T4D XNOR单元的无CSA的BNN架构,其单元面积小(16 F2),效率高(387 TOPS / W)。

  在器件模型方面,刘明团队提出了一种基于表面势的连续的负电容晶体管(NCFET)紧缩模型(图2)。该模型结合了多筹作用朗道理论、极化弛豫的时间特性和半经典玻耳兹曼输运理论,首次得到没有任何经验拟合参数的表面势解析解。模型与数值解和实验吻合,成功嵌入SPICE进行电路仿真,为NCFET的设计-技术协同优化(DTCO)提供了很好的帮助。

  在类脑计算方面,刘明团队基于具有MIT转变的NbOx器件构建了一种1T1R结构的脉冲神经元电路(图3),其输出脉冲发放频率与输入电压关系满足ReLU激活函数。利用该神经元电路构建了320×10的网络,实现了模拟神经网络(ANN)到脉冲神经网络(SNN)的转换,摒弃了传统神经网络中ADC的使用。在MNIST库上实现了与ANN相当的识别率。

  基于上述成果的3篇研究论文入选2019国际电子器件大会。第一作者分别为副研究员罗庆、博士赵莹、张续猛。三篇论文的通讯作者分别为吕杭炳和刘明,李泠和刘明,杨建华、刘琦和刘明。

  IEEE国际电子器件大会始于1954年,现已成为全球报道半导体及电子领域最新的科技、研发设计、制造、物理学及建模技术的主要论坛,旨在为产学研界的研究学者提供关于电子器件最新研究进展和研究成果的国际交流平台。

  图1 一种基于HZO铁电薄膜极性反转调制的电场可编程二极管(Field-Programmable Ferroelectric Diode)及1T2D结构的电压输出存储单元

  图2 基于表面势的连续解析负电容场效应晶体管紧缩模型,首次得到了表面势连续解析解,在器件转移等特性与实验数据吻合,并成功用于电路仿线 一种基于NbOx器件的1T1R结构的脉冲神经元电路及输出特性。首次构建了320×10的硬件脉冲神经网络,实现了ANN到SNN的转换,摒弃了ANN中ADC的使用

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