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FinFET/GAAFET纳电子学与人工智能芯片的新进展 被引量:3
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作者 赵正平 《微纳电子技术》 CAS 北大核心 2022年第3期195-209,共15页
集成电路在后摩尔时代的发展呈现出多模式创新的特点。综述了后摩尔时代中两大创新发展热点,即鳍式场效应晶体管/环绕栅场效应晶体管(FinFET/GAAFET)纳电子学和基于深度学习新算法的人工智能(AI)芯片,并介绍了其发展历程和近两年的最新... 集成电路在后摩尔时代的发展呈现出多模式创新的特点。综述了后摩尔时代中两大创新发展热点,即鳍式场效应晶体管/环绕栅场效应晶体管(FinFET/GAAFET)纳电子学和基于深度学习新算法的人工智能(AI)芯片,并介绍了其发展历程和近两年的最新进展。在FinFET/GAAFET纳电子学领域,综述并分析了当今Si基CMOS集成电路的发展现状,包含Intel的IDM模式、三星和台积电的代工模式3种技术路线,及其覆盖了22、14、10、7和5 nm集成电路纳电子学的5代技术各自的创新特点,以及未来3和2 nm技术节点GAAFET的各种创新结构的前瞻性技术研究。摩尔定律的继续发展将以Si基FinFET和GAAFET的技术发展为主。在AI芯片领域,综述并分析了数字AI芯片和模拟AI芯片的发展现状,包含神经网络云端和边缘计算应用的处理器(图像处理器(GPU)、张量处理器(TPU)和中央处理器(CPU))、加速器和神经网络处理器(NPU)等的计算架构的创新,各种神经网络算法和计算架构结合的创新,以及基于存储中计算新模式的静态随机存取存储器(SRAM)和电阻式随机存取存储器(RARAM)的创新。人工智能芯片的创新发展可弥补后摩尔时代集成电路随晶体管密度上升而计算能力增长缓慢的不足。 展开更多
关键词 鳍式场效应晶体管(FinFET) 环绕栅场效应晶体管(GAAFET) 互补场效应晶体管(CFET) 人工智能(AI)芯片 图像处理器(GPU) 张量处理器(TPU) 神经网络处理器(NPU) 存储中计算 静态随机存取存储器(SRAM) 电阻式随机存取存储器(RARAM)
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一种基于TA值比较的机器通信设备随机接入机制
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作者 王晓春 张军 《无线电通信技术》 2018年第6期573-578,共6页
作为物联网关键技术之一的机器通信(Machine Type Communications,MTC)中包含了大量的MTC设备,如果这些大规模MTC设备直接接入到现有的无线接入网络,将会导致接入效率低、功率消耗大和丢包等问题。针对以上问题,提出了一种基于定时提前(... 作为物联网关键技术之一的机器通信(Machine Type Communications,MTC)中包含了大量的MTC设备,如果这些大规模MTC设备直接接入到现有的无线接入网络,将会导致接入效率低、功率消耗大和丢包等问题。针对以上问题,提出了一种基于定时提前(Timing Advance,TA)值比较的改进型机器通信设备随机接入机制。这种机制在基于TA值比较的基础上,以"最大接入效率"为目标,根据接入设备数量的变化,动态地对前导资源进行分配和运用接入类别限制机制对接入设备数量进行控制,可以减少大规模接入时的冲突概率,并且能够保持相对较高的随机接入效率。 展开更多
关键词 机器通信 TA值 接入控制 动态资源分配 随机接入效率
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利用STBC技术提高TD-SCDMA系统随机接入性能
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作者 袁乃华 米粮川 郁鹏 《中国无线电》 2006年第5期34-37,共4页
在TD-SCDMA基站中,UE发起CS或PS业务前,需要驻留小区,发起随机接入过程,获取小区的系统消息。在移动通信中存在严重的多径效应,影响系统消息发送的可靠性。为提高系统在多径环境下的传输性能,减弱信号衰落,增加小区的覆盖范围,在3GPPTD-... 在TD-SCDMA基站中,UE发起CS或PS业务前,需要驻留小区,发起随机接入过程,获取小区的系统消息。在移动通信中存在严重的多径效应,影响系统消息发送的可靠性。为提高系统在多径环境下的传输性能,减弱信号衰落,增加小区的覆盖范围,在3GPPTD-SCDMA中提出了对PCCPCH采用发射分集技术。在分析TD-SCDMA系统接入过程和PCCPCH的TSTD和SCTD分集技术缺点基础上,讨论了采用STBC技术实现PCCPCH发射分集,在较低的译码复杂度和不增加带宽的情况下获得编码和分集增益,提高频谱利用率和PCCPCH链路的质量,提高系统吞吐量和小区覆盖范围。 展开更多
关键词 PCCPCH TSTD SCTD STBC Random Access Channel Code ORTHOGONAL Design MAXIMUM LIKELIHOOD Decode Algorithm
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Voltage-controlled reverse filament growth boosts resistive switching memory 被引量:1
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作者 Attilio Belmonte Umberto Celano +8 位作者 Zhe Chen Janaki Radhaskrishnan' Augusto Redolfi Sergiu Clima Olivier Richard Hugo Bender Gouri Sankar Kar Wilfried Vandervorst Ludovic Goux 《Nano Research》 SCIE EI CAS CSCD 2018年第8期4017-4025,共9页
Nonvolatile memory devices based on filamentary resistance switching (KS) are among the frontrunners to fuel future devices and sensors of the internet of things (IoT) era. The capability of many two distinctive r... Nonvolatile memory devices based on filamentary resistance switching (KS) are among the frontrunners to fuel future devices and sensors of the internet of things (IoT) era. The capability of many two distinctive resistive states in response to an external electrical stimulus has been demonstrated. Through years of selection, cells based on the drift of metal ions, namely conductive-bridge memory devices, have shown a wide range of applications with nanosecond switching speeds, nanometer scalability, high-density, and low power-consumption. However, for low (sub-10-~A) current operation, a critical challenge is still represented by programming variability and by the stability of the conductive filament over time. Here, by introducing the concept of reverse filament growth (RFG), we managed to control the structural reconfiguration of the conductive filament inside a memory cell with significant enhancements of each of the aforementioned properties. A first-in-class Cu-based switching device is demonstrated, with a dedicated stack that enabled us to systematically trigger RFG, thus tuning the device's properties. Along with nanosecond switching speeds, we achieved an endurance of up to 106 cycles with a 102 read window, with outstanding disturb immunity and optimal stability of the filament over time. Furthermore, by tuning the filament's shape, an excellent control of multi-level bit operations was achieved. Thus, this device offers high flexibility in memory applications. 展开更多
关键词 filamentary resistiveswitching conductive bridge randomaccess memory (CBRA)VO conductive bridge negative set reverse filament growth
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