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题名面向新型计算架构的存算融合晶体管器件研究
被引量:1
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作者
蔡一茂
吴林东
鲍霖
王宗巍
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机构
北京大学集成电路学院
北京市集成电路高精尖创新中心
北京邮电大学信息光子学与光通信国家重点实验室
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出处
《科学通报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第35期4862-4871,共10页
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基金
国家重点研发计划(2019YFB2205401)
国家自然科学基金(61834001,62025401,61927901)
高等学校学科创新引智计划(B18001)资助。
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文摘
基于金属-氧化物-半导体场效应晶体管(metal-oxide-semiconductor field-effect transistor,MOSFET)器件和冯·诺伊曼架构的半导体芯片技术带领人类迈进了信息化时代.近年来,新型计算架构蓬勃发展.然而,专用算法和类脑智能算法映射至MOSFET电路时,通常面临硬件开销大、系统能效低等挑战.针对上述问题,本文研制了具有存算融合特点的新型晶体管器件,有效适配了专用算法和类脑计算应用:在基础数值计算方面,针对多项式计算,研制了电荷捕获型晶体管,利用器件的本征非线性动力学特征,基于单器件实现了三元素乘法运算,有效加速了多项式回归任务;在新兴智能计算方面,针对神经网络计算,研制了离子栅型神经形态晶体管,利用双栅耦合的方式实现了神经元的非线性激活和时空信息整合功能,并基于此提出了神经元相关性脉冲神经网络,实现了注意力转变现象的模拟.本文的工作将为新型计算架构芯片的构建提供新的思路.
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关键词
电荷捕获型晶体管
离子栅型晶体管
多项式加速计算
类脑神经网络
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Keywords
charge trapping transistor
ion-gated transistor
polynomial regression acceleration
brain-inspired neural network
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分类号
TN386
[电子电信—物理电子学]
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