北京大学首次实现碳纳米管张量处理器芯片 – 材料牛

面向人工智能应用的北京数据密集型计算任务的增长需要更高算力和更高能效的计算芯片，然而传统的大学硅基半导体技术越来越难以满足爆发式增长的数据处理需求。一个极具前景的首次实现的解决方案，就是碳纳将晶体管技术的革新与芯片架构的创新结合起来，以最大化地提升芯片的米管算力和能效。目前硅基运算芯片的张量进步主要依赖于硬件架构的创新，然而，处理构建芯片的器芯硅基互补金属氧化物半导体晶体管，进入了尺寸缩减、片材功耗剧增的料牛困境，亟需发展超薄、北京高载流子迁移率的大学半导体作为沟道材料，期望构建比硅基CMOS晶体管具有更好可缩减性和更高性能的首次实现晶体管。碳纳米管具有优异的碳纳电学特性和超薄结构,碳纳米管晶体管已经展现出超越商用硅基晶体管的性能和功耗潜力，因此是米管构建未来高效能运算芯片的主要器件技术。

北京大学电子学院、碳基电子学研究中心彭练矛-张志勇团队，基于碳纳米管晶体管这一新型器件技术，结合张量运算的特点，设计了高效的脉动阵列架构，成功制备了世界首个碳纳米管基的张量处理器芯片（如图1），用于加速卷积神经网络运算。

图1 基于碳纳米管晶体管构建的张量处理器

该碳基张量处理器芯片由3000个碳纳米管场效应晶体管构成，可以执行2位卷积运算和矩阵乘法运算。采用脉动阵列架构构建，可以并行执行2位整数乘法累加操作，可准确地提取图像轮廓（图2）。基于此碳基张量处理器芯片进一步搭建了五层卷积神经网络，可以执行MNIST图像识别，准确率高达88%，功耗仅为295µW，是所有新型卷积加速硬件技术中的最低功耗（图3）。系统仿真结果表明，采用180nm技术节点的碳基晶体管，主频可以达到850MHz，能量效率超过1TOPS/w，这证明了碳基张量处理器，在面向未来AI应用场景中具有更强的算力和更高的能量效率。

图2 图像轮廓提取结果

图3 卷积神经网络与手写数字识别结果

相关研究成果以题为“碳纳米管张量处理器”（A carbon-nanotube-based tensor processing unit）的论文，于7月22日在线发表于《Nature Electronics》（https://www.nature.com/articles/s41928-024-01211-2），并被Nature Electronics作为热点工作报导。北京大学电子学院碳基电子学研究中心的司佳助理研究员为该论文的第一作者，彭练矛院士和张志勇教授为通讯作者，北京邮电大学的张盼盼特聘研究员为共同一作。

彭练矛教授

中国科学院院士，北京大学电子学院院长。1994年获首批国家杰出青年科学基金资助，1999年入选首届教育部“长江学者奖励计划”特聘教授。长期从事碳基电子学领域的研究，做出一系列基础性和开拓性贡献。四次担任国家“973计划”、重大科学研究计划和重点研发计划项目首席科学家。在《科学》《自然》等期刊发表SCI论文400余篇。相关成果获国家自然科学二等奖（2010和2016年）、高等学校科学研究优秀成果奖（科学技术）自然科学一等奖（2013年）、北京市科学技术一等奖（2004年），入选中国科学十大进展（2011年）、中国高等学校十大科技进展（2000和2017年）、中国十大科技进展新闻（2000和2023年）。个人获何梁何利基金科学与技术进步奖（2018年）、全国创新争先奖（2017年）、推动“北京创造”的十大科技人物（2015年）、全国优秀博士学位论文指导教师（2009年）、北京大学首届十佳导师（2013年）等荣誉。

张志勇教授

北京大学电子学院教授，纳米器件物理与化学教育部重点实验室主任，北京大学碳基电子学研究中心副主任。主要从事碳基纳米电子学方面的研究，探索基于碳纳米管的CMOS集成电路、传感器和其他新型信息器件技术，并推进碳基信息器件技术的实用化发展。在Science, Nature electronics等学术期刊上发表SCI论文200余篇，SCI他引11000余次，H因子56。部分工作获得中国高校十大科技进展、国家自然科学二等奖、中国科学十大进展。曾入选国家基金委杰出青年基金、国家万人计划-科技创新领军人才、万人计划-青年拔尖人才计划、国家基金委优秀青年科学基金。获得中国青年科技奖、茅以升北京青年科技奖。主持包括国家重点研发计划项目等10项国家级项目和5项省部级项目。

司佳  （第一作者）

北京大学电子学院碳基电子学研究中心助理研究员， 2019年于北京大学物理电子所获得博士学位，主要研究方向为新原理电子器件、存算一体芯片、以及高能效碳基运算电路的研制。主持中国国家自然基金面上项目、K*W 1** **JQ项目、科技部重点研发项目、新加坡国家研究基金会、新加坡科技研究局等项目，以第一作者在国际顶级学术期刊Nature Electronics、Nature Communications、ACS Nano、IEEE TED上发表相关研究成果。

张盼盼 （共同第一作者）

北京邮电大学集成电路学院特聘研究员，2017年于北京大学物理电子所取得理学博士学位。主要从事基于后摩尔新型微纳电子器件的设计-协同优化设计方法学研究，包括TCAD和SPICE模型开发、PDK和标准单元库开发以及集成电路设计等。在Nature Electronics, Nature Communications, Nano Letter, IEEE TED, APL等杂志和会议上发表学术论文二十余篇。

(责任编辑：被遗忘的事)