清華大學錢鶴、吳華強教授團隊在第68屆國際電子器件大會（IEDM 2022）發表4篇存算一體技術領域學術論文

發布時間：2022-12-19作者來源：薩科微瀏覽：2905

近日，第68屆國際電子器件大會（IEDM 2022）在美國舊金山召開，其中清華大學集成電路學院錢鶴、吳華強團隊發表了4篇學術論文，報道了存算一體技術領域的[敏感詞]進展。四篇文章涉及單片三維集成混合存算一體架構、存算一體芯片的多尺度熱建模、基于存算一體的同態加密和存算通一體多個前沿領域。其中博士生安然和博士生李怡均發表的基于單片三維集成的混合存算一體架構工作獲得IEEE Brain[敏感詞]論文獎 (IEEE Brain “Best Paper” Award)。自2016年始，團隊已連續七年在IEDM大會上累計發表論文十八篇。

IEDM ( International Electron Devices Meeting ) 始于1955年，是國際微電子器件領域的[敏感詞]會議，在國際微電子領域享有權威的學術地位和廣泛的影響力，被譽為“微電子器件領域的奧林匹克盛會”。IEDM主要報道國際微電子器件領域的[敏感詞]研究進展，以及該領域極具應用前景的研究成果，是全球知名學術機構、高校以及行業領軍企業報告其[敏感詞]研究成果和技術突破的主要窗口與平臺，被稱為國際微電子器件領域的“風向標”。

基于單片三維集成的混合存算一體架構

人工智能的快速發展對芯片的算力與能效提出了越來越高的要求。模擬型RRAM陣列能以極高的效率執行矩陣-向量乘法（MVM）運算，然而實際神經網絡還包含如邏輯、緩存、激活函數（如ReLU）和重排等操作，目前無法在RRAM陣列上有效執行。此外，RRAM陣列和緩存之間需要通過總線進行的頻繁數據傳輸，有限的帶寬也會導致顯著的延遲，限制計算的并行度。該論文提出了一種基于單片三維集成的混合存算一體架構，實現了硅CMOS邏輯層、基于RRAM的存算一體層和基于碳納米管（CNT）/氧化銦鎵鋅（IGZO）的近存計算層的片上垂直堆疊，通過高密度層間通孔（ILV）提供的超高帶寬優勢，可以高效地實現大規模復雜神經網絡運算。此外，該論文利用后道兼容低溫工藝首次實現基于CNT/IGZO的后道CFET結構，以此為基礎單元實現后道CMOS近存計算功能層，實現神經網絡層之間的緩存和邏輯運算。該工作以 A Hybrid Computing-In-Memory Architecture by Monolithic 3D Integration of BEOL CNT/IGZO-based CFET Logic and Analog RRAM 為題發表。材料學院博士生安然和集成電路學院博士生李怡均為該論文共同[敏感詞]作者，集成電路學院唐建石副教授、吳華強教授以及材料學院李正操教授為本論文共同通訊作者。

基于單片三維集成的混合存算一體芯片架構及推理時間對比

基于RRAM的存算一體芯片的

多尺度熱模型

基于RRAM的存算一體芯片近年來得到了廣泛關注與研究，芯片的集成規模和算力不斷提高。但是，芯片的功耗密度，也在不斷提高。并且由于RRAM陣列在計算過程中會全并行開啟，造成局部的高功耗與熱點。而RRAM器件作為模擬器件，其電導對于溫度是敏感的，溫度的升高會造成RRAM電導的漂移，進而引起芯片計算精度下降。該工作對基于 RRAM 的存算一體芯片進行了多尺度熱建模，對影響溫度分布的散熱方式、技術節點、RRAM陣列功耗、ADC與DAC功耗等多種因素進行了評估。并結合 RRAM 緊湊模型研究了RRAM器件隨溫度的電導漂移，及其對神經網絡的精度退化的影響，并提出了有效的改善方法。該研究對基于RRAM的存算一體芯片運行深度神經網絡，改善溫度引起的計算精度下降具有重要參考價值。該工作以 A Multi-Scale Thermal Modeling of RRAM-based 3D Monolithic-Integrated Computing-in-Memory Chips 為題發表, 集成電路學院博士生馬阿旺為[敏感詞]作者，高濱副教授為通訊作者。

仿真框架（上）、電導隨溫度的漂移（左下）、推理精度隨RRAM陣列功耗的變化（右下）

基于存算一體的同態加密

同態加密是一種可以對密文進行運算的加密技術，獨特的性質使其在區塊鏈、云計算等場景中有重要應用，目前已有很多用ASIC、FPGA、GPU等硬件來加速同態加密的工作。同態加密的加解密過程可以概括為多項式模乘法加小噪聲，該工作首次在阻變存儲器(RRAM)陣列上實現了同態加密，其中RRAM陣列分別用作矩陣向量乘法(MVM)單元和真隨機數發生器(TRNG)，來加速多項式模乘和產生小噪聲。為了基于同一RRAM器件上實現MVM和TRNG兩種不同的功能，該工作采用了不同的初始化方案來調制噪聲，使基于RRAM的MVM和TRNG分別獲得了較高的穩定性和較好的隨機性。之后，該工作在具有8個144Kb RRAM陣列的硬件系統上實驗了對隱私保護云推理任務的同態加密解密過程，基于RRAM陣列的同態加解密過程在實現了很小的精度損失的同時大大降低了功耗和時間開銷。該工作以 First Demonstration of Homomorphic Encryption using Multi-Functional RRAM Arrays with a Novel Noise-Modulation Scheme 為題發表, 集成電路學院博士生李雪綺為[敏感詞]作者，吳華強教授和高濱副教授為共同通訊作者。該工作由清華大學集成電路學院和中國移動研究院合作完成。

隱私保護的云端推理任務流程圖（左上），基于RRAM陣列的同態加密系統架構圖（右上），系統的推理準確率、能效和時間開銷對比（下）

基于存算一體的混合預編碼

信息技術包含信息的感知、計算、存儲和通信。過去幾十年，通信技術不斷發展，使得數據傳輸帶寬和速度都不斷增大。5G/6G通信系統中，計算越來越多成為限制通信系統速度和穩定性的瓶頸。該工作[敏感詞]次實現了面向5G/6G MIMO 通信系統的基于存算一體的混合預編碼。為了實現大規模MIMO混合預編碼所需要的大規模矩陣乘，該工作首次實現了128K 全并行大規模模擬阻變存儲器陣列。為了解決大規模陣列中的IR-drop問題，該工作提出了一個緊湊模型以及相應的補償方案。為了降低混合預編碼的計算復雜性，該工作設計了一種新的與CIM兼容的模擬預編碼算法框架和權重映射策略。最終，該工作實現了基于RRAM陣列的混合預編碼，其性能相對于基于FPGA的混合預編碼基本沒有降低，且有超過20倍的能效提升。該工作首次探究了基于RRAM陣列的存算通一體的可行性。該工作以 Hybrid Precoding with a Fully-Parallel Large-Scale Analog RRAM Array for 5G/6G MIMO Communication System 為題發表, 集成電路學院博士生秦琦為[敏感詞]作者，高濱副教授為通訊作者。該工作由清華大學集成電路學院、清華大學電子系， MemInsights Technology inc.,以及中國移動研究院合作完成。

基于RRAM的混合預編碼框架以及能效對比

獲獎證書

頒獎現場

錢鶴、吳華強教授團隊長期致力于基于憶阻器的存算一體技術研究，從器件制備、工藝集成、電路設計及架構與算法優化等多層次實現創新突破，先后在《自然》（Nature）、《自然納米技術》（Nature Nanotechnology ）、《自然電子》（Nature Electronics）、《自然通訊》（Nature Communications）、《科學進展》（Science Advances）、《先進材料》（Advanced Materials）等[敏感詞]期刊以及國際電子器件會議（IEDM）、國際固態半導體電路大會（ISSCC）等領域內[敏感詞]國際學術會議上發表多篇論文。

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