北京大學科研團隊在碳基集成電路領域取得重要進展

　　隨著人工智能技術的飛速發(fā)展，尤其是ChatGPT等大模型應用的崛起，未來世界的數(shù)據(jù)呈爆發(fā)式增長，海量數(shù)據(jù)的處理對芯片的算力和能量效率提出了嚴峻挑戰(zhàn)。然而，高能效計算芯片的發(fā)展正遭遇芯片架構、晶體管性能兩個重大瓶頸：傳統(tǒng)的馮諾依曼架構已經無法滿足高速、高帶寬的數(shù)據(jù)搬運和處理需求，未來的高能效運算芯片必須在硬件架構上進行革新，以適用于神經網絡等模型的張量數(shù)據(jù)運算。與此同時，構建芯片的硅基互補金屬氧化物半導體晶體管，也進入了尺寸縮減、功耗劇增的困境，亟需發(fā)展超薄、高載流子遷移率的半導體作為溝道材料，期望構建比硅基CMOS晶體管具有更好可縮減性和更高性能的晶體管。碳納米管具有優(yōu)異的電學特性和超薄結構，碳納米管晶體管已經展現(xiàn)出超越商用硅基晶體管的性能和功耗潛力，因此有望成為構建未來高效能運算芯片的主要器件技術。只有在系統(tǒng)架構和底層晶體管兩個方面共同實現(xiàn)突破，才能最大化地提升芯片的算力和能效。目前成熟的硅基器件技術的運算芯片主要依賴于架構的創(chuàng)新，而基于新材料電子器件的研究，主要集中在提升晶體管的性能，尚未有研究工作將二者結合起來。
 

　　北京大學電子學院、碳基電子學研究中心彭練矛院士-張志勇教授聯(lián)合課題組，基于碳納米管晶體管這一新型器件技術，結合高效的脈動陣列架構設計，成功制備了世界首個碳納米管基的張量處理器芯片(如圖1)，可實現(xiàn)高能效的卷積神經網絡運算。
 

圖1 基于碳納米管晶體管構建的張量處理器
 

　　該芯片采用2bit MAC(乘累加單元)，3微米工藝技術節(jié)點，共集成了3000個碳基晶體管，可實現(xiàn)圖像輪廓識別、提取等功能，圖像輪廓提取正確率高達100%(如圖2)。
 

圖2 圖像輪廓提取結果
 

　　通過脈動陣列架構設計，芯片可實現(xiàn)高效地數(shù)據(jù)復用(如圖3)，大大節(jié)約了張量運算所需的數(shù)據(jù)存儲、搬運等操作，精準匹配了神經網絡的運算特點。
 

圖3 脈動陣列架構與數(shù)據(jù)流設計
 

　　在此基礎上搭建了5層卷積神經網絡，實現(xiàn)了手寫數(shù)字識別的應用，其理論正確率90%，實際正確率可達86%，與此同時，該芯片的功耗僅為295µW，器件總數(shù)也為新型卷積加速硬件中的最低值。
 

圖4 卷積神經網絡與手寫數(shù)字識別結果
 

　　面向未來AI應用場景的碳基神經網絡加速芯片，具有更強的算力和更高的能量效率。進一步提升工藝水平，縮減器件尺寸，可使用180nm碳基技術進行流片加工。仿真結果表示，碳基神經網絡加速芯片可在1V電壓下工作，可運行的最高主頻為850MHz，能效可以達到1TOPS/w，遠高于其他技術，充分證明了碳基集成電路在未來高能效運算芯片領域的應用潛力。
 

　　相關研究成果以題為“碳納米管張量處理器”(A carbon-nanotube-based tensor processing unit)的論文，于7月22日在線發(fā)表于Nature Electronics。北京大學電子學院、碳基電子學研究中心的司佳助理研究員為該論文的第一作者，彭練矛和張志勇為通訊作者，北京郵電大學張盼盼特聘研究員為共同第一作者，合作單位包括北京郵電大學集成電路學院、湘潭大學湖南先進傳感與信息技術創(chuàng)新研究院和北京元芯碳基集成電路研究院。
 

　　上述研究得到了國家重點研發(fā)計劃、北京市重點研發(fā)計劃、國家自然科學基金和北京大學微納加工實驗室的支持。
 

　　原標題：電子學院張志勇、彭練矛團隊在碳基集成電路領域取得重要進展