1、格芯与IBM宣布已解决所有诉讼事务

2、隆利科技获颁一项指纹识别模组发明专利，信号能够有效穿透LCD

3、复旦大学微电子学院多项校企合作成果亮相JSSC

4、中国科大研发出室温液态金属基新型超快充液流电池

5、北京大学集成电路学院/集成电路高精尖中心13篇论文入选第70届IEDM

1、格芯与IBM宣布已解决所有诉讼事务

近期，格芯（GlobalFoundries）与IBM共同宣布，双方已经解决了所有诉讼事务，标志着两家公司之间长期的法律纠纷得到了解决。

2023年，格芯表示已对IBM公司提起诉讼，指控其非法分享机密知识产权和商业机密。格芯在起诉书中称，IBM与日本半导体公司Rapidus共享了知识产权和商业机密。当前，IBM正与Rapidus合作开发和生产尖端的2纳米芯片。格芯在一份声明中表示：“IBM可能不公平地获得数亿美元的许可收入和其他福利。”起诉书称，格芯与IBM在纽约州奥尔巴尼（Albany）合作开发了数十年的技术。2015年，格芯获得了独家许可和披露这些技术的权利。

报道称，这是格芯自2015年收购IBM半导体工厂以来，第二次起诉IBM。2021年，格芯曾要求法官裁定该公司并未违反与IBM的一份合同。此前，IBM以违反合约为名向格芯索赔25亿美元。

2、隆利科技获颁一项指纹识别模组发明专利，信号能够有效穿透LCD

1月2日，隆利科技发布公告称，公司于近日收到由国家知识产权局颁发的一项发明专利证书，发明名称为“一种指纹识别模组”。

公告显示，该专利提供一种用于LCD屏内指纹识别的背光模组以及LCD模组，通过设置LCD显示模组和光学传感器元件，以发射和接收生物指纹光学信号，使得LCD模组指纹识别信号能够在LCD模组上有效穿透并精确收集，从而实现LCD显示设备对生物指纹信息的识别和验证。

隆利科技表示，以上专利为公司自主研发，未来将陆续在公司相关业务中应用。上述专利的取得不会对公司生产经营造成重大影响，但有助于推动自主创新，发挥公司自主知识产权技术优势，完善知识产权保护体系，从而增强公司核心竞争力。

3、复旦大学微电子学院多项校企合作成果亮相JSSC

智能传感芯片在工业控制、医疗诊断、数据采集等应用中起着至关重要的作用。高精度测量不仅体现在其能够准确转换模拟信号，还在于其具备良好的稳定性和抗干扰能力。另一方面，在这些应用中，具有低纹波特性的电源芯片提供精确、稳定的电力，确保系统的可靠运行，在保持信号完整性和减少干扰方面发挥着关键作用。复旦大学微电子学院ICD实验室的徐佳伟、洪志良教授与纳芯微电子、芯海科技、晶丰明源等国内知名企业开展产学研合作，分别开发了应用于TMR磁传感器、心率血氧采集、生物阻抗测量的高精度模拟前端芯片，以及用于电池供电设备中的低纹波电源管理芯片。四项合作成果近期发表于国际固态电路权威期刊IEEE Journal of Solid-State Circuits(JSSC)，论文第一作者分别为瞿天翔（博士后）、姚畅（硕士）、潘钦竞（博士）、曹鹏（博士后）。

1

用于非接触式电流传感宽带TMR磁传感芯片

（复旦-纳芯微电子）

隧道磁电阻(TMR)传感器具有高灵敏度、低功耗和快速响应等特点，这使得它汽车传感、智能电网和新能源等领域的磁场和电流测量有广泛的应用。本项工作提出了一种用于非接触式电流传感的TMR磁传感读出芯片。采用带乒乓自动调零的电流平衡仪表放大器，在2MHz的带宽内实现了206nTrms的积分磁噪声。通过数字辅助偏移校准方案，TMR传感器的最大偏移降低至311nT。在补偿TMR偏置电路的温度系数后，其灵敏度漂移降低了18倍。所提出的TMR传感器读出器（包括传感器偏置电路）在性能系数(FoM)方面实现了2.5fW/Hz的出色能效。

论文信息：

Tianxiang Qu, Tian Dong, Wenhui Qin, Yaohua Pan, Yun Sheng, Zhiliang Hong, Xiaoyang Zeng, Jiawei Xu., “A 2 MHz Bandwidth TMR-Based Contactless Current Sensor With Ping-Pong Auto-Zeroing and SAR-Assisted Offset Calibration”, IEEE Journal of Solid-State Circuits, Oct 2024.

https://ieeexplore.ieee.org/document/10706592

2

抗环境光和伪影干扰的光电传感前端芯片

（复旦-纳芯微电子）

非侵入式光学传感技术，例如光电容积描记法(PPG)和功能性近红外光谱(fNIRS)，可为用户提供极大的舒适度，并可获取脉搏血氧饱和度、血流速度和血管硬度方面的丰富血流动力学信息。传统的光学传感器朝着更高的动态范围和更高能效发展。除了静态基线输入信号，由于运动伪影或环境光变化引起的快速光变化干扰也会导致信号饱和。本项工作提出了一种高动态范围、高能效的光-数字直接转换器(LDC)。采用电流域静态缩放(SZ)来补偿基线输入电流，采用动态缩放(DZ)跟踪并补偿残余交流输入电流，并且利用动态切片式放大器降低功耗。LDC采用标准0.18μm CMOS工艺制造，在2kHz带宽内实现了高达140dB的动态范围。交流信号的信噪比和失真比(SNDR)达到94.5dB，在1.2V电源下仅需消耗44μW。结合SZ和DZ技术的本项设计成功地在人体胸部实现了PPG和SpO2的准确测量。

论文信息：

Chang Yao, Zhen Lu, Liheng Liu, Yaohua Pan, Wenhui Qin, Shaoyu Ma, Yun Sheng, Zhiliang Hong, Jiawei Xu., “A 140 dB-DR Light-to-Digital Converter Using Current-Domain Hybrid Zoom for Baseline Cancellation and Interference Compensation”, IEEE Journal of Solid-State Circuits (CICC 2024 Special Issue), Dec 2024.

https://ieeexplore.ieee.org/document/10777019

3

采用正弦激励的低失真生物阻抗测量芯片

（复旦-芯海科技）

生物阻抗(BioZ)模拟前端可用于检测组织电特性的变化，作为心力衰竭、癌症和慢性肺部疾病的预后指标。为了提高阻抗测量精度，本项工作在三个方面实现了关键技术的改进：

1) 带有分段式delta-sigma调制器的查找表，用于对IDAC进行面积高效的位扩展，以产生低失真正弦电流；

2) 电流放大器和直通仪表放大器分别用于减轻电流发生器和读出中的1/f噪声调制；

3) 带有三电平动态元件匹配IDAC，用于在保持高线性度性能的同时实现参考电流噪声消除。采用0.18μm CMOS工艺制造的AFE，其中激励电流和读出电路功耗分别为86.7–201.1和54.8μW。激励电流为100μApk时实现高达−84dB总谐波失真(THD)，97.3dB系统信噪比(SNR)（4Hz带宽）和0.64m/√Hz灵敏度，并成功采用干电极实现人体阻抗心动图(ICG)的测量。

论文信息：

Qinjing Pan, Qi Luo, Tianxiang Qu, Liheng Liu, Xiao Li, Min Chen, Zhiliang Hong, Jiawei Xu., “A 97.3dB SNR Bioimpedance AFE with -84dB THD Segmented-ΔΣM Sinusoidal Current Generator and Passing-Through Instrumentation Amplifier”, IEEE Journal of Solid-State Circuits (VLSI 2024 Special Issue), Dec 2024.

https://ieeexplore.ieee.org/document/10810349

4

低纹波的耦合电感混合升压转换器

（复旦-晶丰明源）

本项工作提出了一种耦合电感混合升压转换器(CIHSUC)，专为电池供电设备中的低纹波电源应用而设计。CIHSUC结合了升压转换器和KY转换器的优点，提出了一种新颖的混合转换器拓扑结构，将转换器的输入和输出端与耦合电感串联，从而实现高转换比(CR) 和与负载无关的超低输出电压纹波。通过使用耦合电感代替两个分立电感，CIHSUC进一步降低了电感电流纹波、输出电压纹波和系统尺寸。此外，还提出了V2IC自适应关断时间(AOT)控制方法来增强瞬态响应和环路稳定性。该转换器采用0.18μm BCD工艺制造，在5V输入、12V输出和300mA负载电流时实现94.4%的峰值效率。此外，在2-5V的输入范围和5-15V的输出范围内，测得的输出电压纹波低于20mV，与传统升压转换器的理论最佳值相比，降低了6.6倍。

论文信息：

Peng Cao, Danzhu Lv, Jiawei Xu, Zhiliang Hong., "A 94.4% Peak Efficiency Coupled-Inductor Hybrid Step-Up Converter With Load-Independent Output Voltage Ripple", IEEE Journal of Solid-State Circuits, Dec 2024.

https://ieeexplore.ieee.org/document/10787394

4、中国科大研发出室温液态金属基新型超快充液流电池

随着全球碳中和目标的推进，电动汽车（EV）成为实现清洁能源转型的关键。然而，现有锂离子电池（LIB）因能量密度、充电速度及安全性等问题限制了电动汽车的广泛应用。近日，中国科学技术大学工程科学学院热科学和能源工程系特任教授谈鹏团队在液流电池领域取得重要突破，为电动汽车储能技术的发展提供了新思路。相关成果以题为“High-Performance Liquid Metal Flow Battery for Ultrafast Charging and Safety Enhancement”的论文发表在《先进能源材料》（Advanced Energy Materials）上。

谈鹏教授团队设计了一种由镓、铟以及锌组成的液态合金电极（Ga80In10Zn10, wt.%）作为可流动态负极，结合碱性电解质和空气正极，实现了超高能量密度与快速充电性能。理论容量密度高达1004.4 Ahkg-1，且在10 mA cm-2的电流密度下表现出平均容量密度635.1 Ahkg-1的长时间稳定放电（123小时）。

图1 室温液态金属基液流电池结构及性能

该电池在充电过程中展现出与传统汽油加注相媲美的超快充电能力（<5分钟）。相比于现有的锂离子电池和其替代技术，室温液态金属基液流电池还具有以下显著优势：

1)高安全性：采用水系电解质，显著降低热失控风险；

2)高效率：在800次循环中充电电压为1.77 V，能量效率相比常规空气电极提升22%；

3)优异稳定性：通过添加10%的锌和10%的铟，有效抑制电极枝晶生长和化学副反应，确保电池长时间稳定运行。

该室温液态金属基液流电池为传统混合动力汽车（HEV）提供了一种全新的替代方案，通过单一的液态金属液流电池系统取代传统的内燃机与电池系统双动力源架构。此外，研究团队针对电动汽车的实际应用需求，提出了概念性电池堆叠设计，采用共享的集中式电解质储罐，并结合机械快速充电与传统电化学充电两种模式，大幅提升了系统的灵活性和空间利用效率。

图2 室温液态金属基液流电池堆叠设计及其电动汽车中的应用

我校工程科学学院热科学和能源工程系特任教授谈鹏为该论文的通讯作者，何义博士为第一作者，深空探测国家重点实验室尚文旭博士为共同通讯作者。该研究得到了国家创新人才计划青年项目和安徽省自然科学基金的支持。

5、北京大学集成电路学院/集成电路高精尖中心13篇论文入选第70届IEDM

第70届国际电子器件大会（IEDM 2024）于2024年12月7日至11日在美国旧金山举行。在本届IEDM上，北京大学集成电路学院共有13篇高水平学术论文入选，研究成果覆盖了先进逻辑器件、新型存储器件、感存算融合器件及功率器件等多个领域。按照论文第一单位统计，北京大学以15篇论文成为本届IEDM大会国际上录用论文最多的高校。北京大学已连续4年成为全球IEDM录用论文最多的高校，连续18年在IEDM大会上发表论文。相关内容简介如下：

一、先进逻辑器件研究

1、FinFET工艺的低温器件物理研究

低温CMOS技术是实现高性能计算的潜在方案之一，然而在低温条件下MOS器件存在比室温下更严重的电学特性涨落，成为制约其技术发展的关键瓶颈。王润声教授-黄如院士团队与北航曾琅教授以及中科院半导体所刘岳阳研究员等合作，在先进工艺FinFET器件的低温动态涨落效应研究方面有了新的突破。首次发现了低温下的电流弛豫现象，揭示了低温器件物理的带尾态效应与动态涨落的联系，进一步结合第一性原理计算阐明了带尾态的微观来源，并基于上述科学发现，建立了可以涵盖多种动态涨落现象的统计预测模型，为深入理解低温器件物理，开展面向低温CMOS技术的工艺设计协同优化提供了重要依据。该工作以“Towards Understanding the Dynamic Variation in FinFET at Cryogenic Temperature: New Observations and Physical Modeling”为题发表, 并获得2024 IEDM Best Student Paper Award提名，博士生王子瑞为第一作者，王润声教授、北航曾琅教授与中科院半导体所刘岳阳研究员为通讯作者。

2、首次实现高温下理论极限亚阈摆幅的高性能IGZO双栅器件

IGZO（铟镓锌氧化物）等宽禁带氧化物半导体因其高迁移率、低关态漏电和低热预算等优势在高性能逻辑器件、存储器件等领域都具有重要应用潜力。但目前的研究大多集中在缩短沟长而忽略了接触长度，使器件面积微缩受限。此外绝大多数对亚阈摆幅的优化都在常温，忽略了实际应用场景的高温。针对此问题，吴燕庆研究员-黄如院士团队通过双栅增强的栅极控制能力和ALD生长的高质量沟道和栅介质薄膜，使晶体管在300K~380K内均实现理论极限的亚阈摆幅；沟长为35 nm，接触长度为80 nm的双栅IGZO FET 实现了最高1 mS/μm的跨导、1.9 mA/μm的开态电流，综合性能达同类单层器件最高水平，展现了氧化物半导体后道兼容的电路领域和堆叠器件的应用潜力。该工作以“First Demonstration of Double-Gate IGZO Transistors with Ideal Subthreshold Swing of 60 mV/dec at Room Temperature and 76 mV/dec at 380 K over 5 Decades and gm Exceeding 1 mS/μm with Contact Length ”为题发表，博士生赵文杰为第一作者，吴燕庆研究员与电子学院胡倩澜助理研究员为通讯作者。

二、新型存储器及安全应用研究

1、新型高速低功耗交叉点阵铪基铁电随机存取存储器

氧化铪基铁电随机存取存储器（FeRAM）由于其高密度与低功耗特性受到广泛关注，其中无选择管铪基交叉点阵FeRAM可将尺寸进一步减小至4F2/N，具有最高的存储密度。然而，针对铪基交叉点阵FeRAM，传统随机访存方法面临着速度慢和功耗大的挑战，且交叉点阵铁电单元性能仍缺乏系统性研究与优化。针对上述问题，黄芊芊教授-黄如院士团队首次提出并实现了一种高性能低功耗铪基交叉点阵FeRAM技术。一方面，针对嵌入式和分立式存储应用中铁电单元的工艺沉积顺序差异及其影响，分别通过电极和退火优化等手段，全面提升了不同结构铁电单元的极化翻转速度、剩余极化强度与抗扰动性等综合性能。另一方面，提出了基于“写入-读出-自动回写”的新型V/2访存操作方法，极大减小了交叉点阵FeRAM的延迟与功耗开销，实现了FeRAM中最快的完整访存周期和最高的存储密度。基于上述设计，实验制备了高速低扰动的1kbit交叉点阵铪基FeRAM存储器阵列，并系统评估展示了该技术在面向先进节点存储应用的潜力。该工作以“Comprehensive Performance Re-assessment of Hafnia-based Cross-point FeRAM with Ultra-fast and Low-power Operation from Device/Array Perspective”为题发表，博士生曹胜杰和符芷源为共同第一作者，黄芊芊教授和黄如院士为通讯作者。

2、基于铁电晶体管阵列的高吞吐同态加密客户端

同态加密（HE）被视为实现隐私计算、保护数据安全的可靠解决方案。但是，同态加密和解密的客户端需要频繁进行多项式系数采样和高幂次大系数多项式乘法，通过现有的CMOS电路实现多项式采样器和乘法器会带来显著的面积开销和延时代价，不适用于资源受限的边缘端部署。针对HE领域的吞吐率和开销问题，唐克超研究员-黄如院士课题组首次提出并展示了基于And-type的1T铁电晶体管（FeFET）阵列的HE加解密客户端，具备高速随机采样器和乘法加速器。该FeFET HE利用快速栅端扰动的熵源方案实现了可调概率的高速真随机数发生器，并进一步实现了HE算法所需求的多功能系数采样器；利用FeFET的三端结构，结合Id-Vg曲线的高开关比、Id-Vd曲线的深线性区实现了混合域三元乘法，用于多项式乘法中的矩阵-向量-矩阵乘法加速。该工作的FeFET HE具有国际领先的性能指标，随机数采样和多项式乘法吞吐分别提高到50 Mbps/cell 和5.3M NTT/s，其能耗分别降低到6.1pJ/bit和2.7nJ/NTT。该工作以“First Demonstration of High Throughput and Reliable Homomorphic Encryption Using FeFET Arrays for Resource-Limited IoT Clients”为题发表，博士生邵瀚雍为第一作者，唐克超研究员和黄如院士为通讯作者。

3、基于40nm RRAM技术的掩蔽多项式乘法器和格密码安全芯片

传统公钥加密系统在网络通信，金融交易等领域应用广泛。随着量子攻击等新型密码破译技术的发展，传统公钥加密系统的安全风险逐渐增加。格密码（Lattice-based Cryptography, LBC）因其抵御量子攻击的高安全性，被视为后量子加密领域的重要候选技术。格密码核心算子为多项式乘法(Polynomial Multiplication, PM)计算，具有高计算复杂度。现有基于CMOS的PM加速器存在硬件开销大和能耗高的问题，而基于传统RRAM交叉阵列的PM加速器虽然能效较高，但存在权重泄露和非对称读取的问题，因此，格密码难以部署在资源受限的边端设备上。针对上述问题，蔡一茂教授-黄如院士团队首次提出了基于1TG1R阵列的掩蔽多项式乘法器单元，有效解决了传统PM加速器权重泄露和非对称读取导致的精度下降问题。在此基础上，团队在标准40 nm CMOS量产平台上实现了基于格密码的安全芯片及系统，相比传统解决方案，实现了5.1-24.9倍的能效提升。该工作以“First Demonstration of Masked Polynomial Multiplier based on 40nm 1TG1R RRAM Secure Chip for Lattice-based Cryptography”为题发表，博士生孙经纬为第一作者，王宗巍研究员和蔡一茂教授为通讯作者。

4、基于RRAM的物理不可克隆及双重加密存算一体AI计算宏单元

随着人工智能和物联网技术的发展，人工智能模型的安全性日益重要。在端侧AI模型加密中，解密与推理分离的问题导致了能效和速度的大幅降低，同时也可能遭受侧信道攻击。针对这些问题，黄鹏研究员、刘力锋教授研究团队研发了基于RRAM的物理不可克隆、双重加密的存算一体AI计算宏单元。通过分别加密模型权重的符号位和权值位，使密钥空间较之前存算一体AI加速单元提升了2960倍。同时，基于MOSFET特性中的本征涨落实现了“物理不可克隆认证”，该认证原位地和加密权重参数以及解密耦合在一起，从而避免了密钥的传输，有效防范了侧信道攻击。实验结果表明，研发的双重加密存算一体宏单元相较于传统AI模型加密电路，实现了2.3倍的速度提升和16倍的能效降低。本研究为边缘侧人工智能模型推理的高安全性与高性能提供了新的解决思路和技术路径。该工作以“First Demonstration of Unclonable Double Encryption 28nm RRAM-based Compute-in-Memory Macro for Confidential AI”为题发表，博士生陈依扬为第一作者，黄鹏研究员和刘力锋教授为通讯作者。

三、感存算融合器件及芯片研究

1、基于铁电电容阵列的新型高能效绝热存算一体系统

存算一体（CIM）架构结合新兴三维堆叠高密度存储技术可为智能计算提供显著的能效优势。然而，基于电阻型存储的CIM（R-CIM）系统因热耗散严重，限制了其在三维集成和能效提升上的潜力。新型电容型存储CIM（C-CIM）有望减少热耗散，但在实现高密度容性存储器件及降低动态功耗方面仍面临挑战。针对上述问题，黄芊芊教授-黄如院士团队首次提出并实验验证了一种基于三维堆叠铁电电容阵列的共振绝热存算一体系统。该系统利用铪基铁电电容的本征容性特性，通过绝热充电和共振能量回收机制，成功实现了高能效的权重写入和读出操作。实验结果显示，该铁电C-CIM系统显著降低了热耗散和动态功耗，并能实现高精度的模式识别任务，为高能效高集成度的边缘端智能系统提供了有效解决方案。该工作以“Experimental Demonstration of Resonant Adiabatic Writing and Computing in Ferroelectric Capacitive Memory Array for Energy-Efficient Edge AI”为题发表，博士后罗金为第一作者，黄如院士和黄芊芊教授为通讯作者。

2、面向组合优化的可配置任意连接和可控退火的铁电伊辛机

针对组合优化问题（COP），采用图网络并映射成伊辛模型求解近年受到了广泛关注。传统以节点为中心的硬件伊辛机的连接度有限并且难以配置，不适用于求解真实世界中不规则且不断变化的COP；另一方面，伊辛机通常采用随机数发生器（RNG）进行退火来提高求解质量，但是目前RNG的硬件实现依赖于复杂的提取或校准电路，限制了面积和能量效率。针对上述挑战，黄芊芊教授-黄如院士团队首次提出并实验实现了一种可配置任意连接和可控退火的铁电伊辛机。一方面，提出了一种以连接为中心的伊辛机拓扑，可以配置为任意连接的伊辛图，并进一步提出了基于n型和p型铁电场效应晶体管的连接单元（2T），可基于存内计算架构进行伊辛图的映射和计算。另一方面，提出了一种基于铁电的可调RNG（6T）以及可控退火方法，显著提高了求解质量。基于所提出的铁电伊辛机硬件系统，实现了典型的组合优化问题的求解。相较于传统CMOS伊辛机，该技术显著提升了面积效率和能量效率，展示了其在用于求解真实世界COP的巨大潜力。该工作以“Novel Ferroelectric-based Ising Machine Featuring Reconfigurable Arbitrary Ising Graph and Controllable Annealing through Device-Algorithm Co-Optimization”为题发表，博士生徐伟凯为第一作者，黄如院士和黄芊芊教授为通讯作者。

3、基于贝叶斯神经网络的三维集成阻变存算芯片

深度神经网络（DNNs）在处理概率性信息时存在局限，容易产生错误的高置信度预测，相比之下，贝叶斯神经网络（BNNs）通过高斯权重采样能够更精确地建模概率性信息，从而在在自动驾驶、医疗预测等领域的应用中表现出更优的性能。然而，基于CMOS技术实现BNN网络时面临功耗和硬件开销方面的挑战，同时，传统平面芯片架构在数据传输方面存在带宽瓶颈，这进一步增加了系统的延迟和功耗。针对上述挑战，蔡一茂教授-黄如院士团队面向贝叶斯神经网络首次提出并研制了基于钽基RRAM阵列和钒基阈值开关器件的三维集成阻变存算芯片。利用阈值开关器件和RRAM器件的内禀随机性，团队首次提出了标准正态分布随机数生成器（SD-RNG），高效实现了BNN网络中的高斯权重。在此基础上，面向自动驾驶场景，三维BNN存算芯片实现了智能变道任务，与传统存算芯片相比，对概率性信息的预测能力提高2.47倍，功耗降低19.9倍，速度提升2.1倍，展示了其在高能效概率性计算领域的显著优势和应用潜力。该工作以“Monolithically 3D Integrated Memristive Bayesian Neural Network for Intelligent Motion Planning”为题发表，博士生单林波和博士后吴林东为共同第一作者，王宗巍研究员和蔡一茂教授为通讯作者。

4、基于双核相变存储器硬件漂移补偿存算一体芯片的神经流形学习系统

神经流形能够有效提取大规模神经数据中的潜在模式，构建出比传统脑机接口系统更为稳定的系统。然而，随着神经数据量的飞速增长，传统的冯诺依曼架构在处理海量的神经数据时效率低下，严重限制了基于神经流形的脑机接口系统在边缘端的实际应用。为此，杨玉超教授-黄如院士课题组提出了基于40nm 双核相变存储器（PCM）硬件漂移补偿存算一体芯片的神经流形学习系统，首次结合PCM二值特性和随机特性高效地实现了神经流形学习。然而，PCM在实际应用中面临电导漂移问题，这会降低系统的性能。课题组通过在PCM存算一体芯片中设计硬件漂移补偿电路，并根据测量的PCM器件特性，开发出有效的电导漂移补偿策略，成功解决了这一问题。实验结果表明，该系统可以有效地捕捉高维神经活动的低维潜在结构，而且在计算能效和吞吐量方面均超越了传统冯诺依曼架构。与CPU相比，该系统在计算能效和吞吐量分别提升了476倍和264倍，展示了其在脑机接口应用中的巨大潜力。该工作以“Neural Manifold Learning Based on 40 nm Dual-Mode PCM Compute-in-Memory Chip with Hardware Adaptive Drift Compensation”为题发表，博士后闫龙皞和博士生李宇琦为共同第一作者，杨玉超教授、黄如院士与中科院上海微系统所宋志棠研究员为通讯作者。

5、高超加性多模态视听融合器件

视觉和听觉是生物体获取信息的两大主要感官，视听融合能显著增强信息感知效率，提升对模糊信息的感知可靠性，并大幅降低感知能耗。为了提升人工智能系统的多模态感知能力，硬件层面需要在芯片上集成多种异质异构传感器，面临工艺兼容性差、器件可靠性低及信号串扰等多重挑战；在算法层面，目前已有的融合算法通常存在算法复杂、线性计算为主、功耗高等问题，难以同时满足多模态融合的超加性、反有效性及时空整合三大原则。针对以上问题挑战，贺明研究员-黄如院士团队揭示新型铋氧硒氧化物半导体的铁电特性，设计构建铁电-半导体晶体管型多模态感知融合器件，首次在单器件完整实现多模态视听融合的超加性、反有效性以及时空整合原则，视听融合超加因子高达2880%，处于国际领先水平；信息波动性从单独视觉的69% 和单独听觉的22% 显著降低至视听融合后的3%；视听融合信息用于远距离模糊车辆识别，相比单视觉的88.7%和单听觉的85.9%，融合感知准确率达99%，显著提升识别精度，表明铁电-半导体晶体管型多模态感知融合器件对视听识别精度的显著提升。该工作以“Achieving Over 2800% Superadditive Visual-Audio Multisensory Integration in-situ Ferroelectric-Semiconducting Transistor for Fuzzy Subject Detection”为题发表，博士生刘硕为论文第一作者，贺明研究员和沈林晓研究员为通讯作者。

四、GaN功率器件研究

GaN基功率器件具有临界击穿电场高、电子迁移率高、极限工作温度高等优良等特性，在新一代移动通讯、服务器集群、新能源技术、电动汽车等领域有重大应用，是半导体科学技术的研究前沿和全球高科技竞争的关键领域之一。北京大学集成电路学院魏进课题组面向GaN基功率器件与功率集成电路的关键技术瓶颈，开展了系统的研究工作，在GaN基CMOS集成电路与GaN基万伏级高压器件方面取得重大进展，2篇论文入选2024 IEDM。

单芯片集成技术是提升GaN基功率芯片高频特性的主要技术路径，该技术长期受限于p沟道晶体管的低电流密度。团队创新提出了极化增强电离概念，大幅提升了p沟道晶体管的电流密度，实现了国际上传输延迟最小的GaN基CMOS集成电路芯片。该工作以“Polarization Enhanced GaN Complementary Logic Circuits with Short Propagation Delay”为题发表，硕士生李腾为第一作者，魏进助理教授与物理学院沈波教授为通讯作者。

超高压GaN基功率器件的发展长期受限于高场陷阱效应所引起的动态电阻退化，以及电场聚集效应引起的提前击穿。针对上述难题，该团队提出了新型GaN横向超级晶体管，实现了击穿电压大于1万伏的增强型GaN基功率器件，在高达6500V工作电压下实现了对动态电阻的抑制，器件品质因数为国际报道最高值。该工作以“10-kV E-mode GaN Lateral Superjunction Transistor”为题发表，博士生杨俊杰为第一作者，魏进助理教授与物理学院沈波教授为通讯作者。

以上论文的相关研究工作得到了国家基金委创新群体、国家重点研发计划、国家杰出青年基金、国家高层次人次特殊支持计划、国家自然科学基金、高等学校学科创新引智计划等项目的资助，以及国家集成电路产教融合创新平台、微纳电子器件与集成技术全国重点实验室、微电子器件与电路教育部重点实验室、集成电路高精尖创新中心、集成电路科学与未来技术北京实验室等基地平台的支持。

集成电路学院学生汇报讲演工作

部分参会北大师生及校友合影

延伸阅读：

国际电子器件大会（IEDM）是集成电路器件领域的顶级会议，在国际半导体技术界享有很高的学术地位和广泛的影响力，被誉为“器件的奥林匹克盛会”。该会议主要报道国际半导体技术方面的最新研究进展，是著名高校、研发机构和产业界领先企业如英特尔、IBM、TSMC、IMEC等报告其最新研究成果和技术突破的主要平台之一。集成电路领域的许多重大技术突破都是通过该会议正式发布的。