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隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等新一代信息技術(shù)興起，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸式增長，傳統(tǒng)計(jì)算系統(tǒng)的算力難以滿足海量數(shù)據(jù)的計(jì)算需求。與此同時(shí)，摩爾定律逐漸放緩，單純依靠提高集成度、縮小晶體管尺寸來提升芯片及系統(tǒng)性能的路徑正面臨技術(shù)極限，通過引入憶阻器新器件、模擬計(jì)算新范式、存算一體新架構(gòu)，將拓展出全新的高性能人工智能芯片與系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)計(jì)算能力的飛躍。 目前被廣泛使用的經(jīng)典馮·諾依曼計(jì)算架構(gòu)下數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理是分離的，存儲(chǔ)器與處理器之間通過數(shù)據(jù)總線進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，在面向大數(shù)據(jù)分析等應(yīng)用場(chǎng)景中，這種計(jì)算架構(gòu)已成為高性能低功耗計(jì)算系統(tǒng)的主要瓶頸之一：數(shù)據(jù)總線的有限帶寬嚴(yán)重制約了處理器的性能與效率，且存儲(chǔ)器與處理器之間存在嚴(yán)重性能不匹配問題。憶阻器存算一體系統(tǒng)把傳統(tǒng)以計(jì)算為中心的架構(gòu)轉(zhuǎn)變?yōu)橐詳?shù)據(jù)為中心的架構(gòu)，其直接利用阻變器件進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理，通過將器件組織成為交叉陣列形式，實(shí)現(xiàn)存算一體的矩陣向量乘計(jì)算。憶阻器存算一體系統(tǒng)可以避免數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)和計(jì)算中反復(fù)搬移帶來的時(shí)間和能量開銷，消除了傳統(tǒng)計(jì)算系統(tǒng)中的“存儲(chǔ)墻”與“功耗墻”問題，可以高效、并行的完成基礎(chǔ)的矩陣向量乘計(jì)算，未來極有潛力成為支撐人工智能等新興應(yīng)用的核心技術(shù)。 清華大學(xué)吳華強(qiáng)教授團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)了材料與器件、電路設(shè)計(jì)、架構(gòu)和算法的軟硬件協(xié)同等多方面原始創(chuàng)新，解決了系統(tǒng)精度損失等被廣泛關(guān)注的難題： 材料與器件創(chuàng)新?？蒲袌F(tuán)隊(duì)選擇了電學(xué)特性穩(wěn)定的二氧化鉿作為憶阻層核心材料，提出了通過插入少量氧化鋁層來固定離子分布、抑制晶粒間界形成的新理論，提出了引入熱增強(qiáng)層的新原理器件結(jié)構(gòu)，成功抑制了憶阻器非理想特性的產(chǎn)生。 電路設(shè)計(jì)創(chuàng)新。開發(fā)了一套憶阻器與晶體管的混合電路設(shè)計(jì)方法，提出“差分電阻”設(shè)計(jì)思想，采取源線電流鏡限流設(shè)計(jì)，抑制了憶阻器電路中可能產(chǎn)生的各種計(jì)算誤差。 算法創(chuàng)新。提出了混合訓(xùn)練算法，僅用小數(shù)據(jù)量訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并只更新最后一層網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重，即可將存算一體硬件系統(tǒng)的計(jì)算精度達(dá)到與軟件理論值相同的水平。 “技術(shù)鏈”創(chuàng)新。從“單點(diǎn)技術(shù)突破”拓展到“技術(shù)鏈突破”，開發(fā)了針對(duì)憶阻器存算一體芯片的電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化（EDA）工具，打通了從電路模塊設(shè)計(jì)到系統(tǒng)綜合再到芯片驗(yàn)證的設(shè)計(jì)全流程。 上述理論和方法發(fā)表于《自然》《自然·納米技術(shù)》《自然·通訊》等國際頂級(jí)期刊，以及被譽(yù)為“集成電路奧林匹克”的“國際固態(tài)電路大會(huì)”等頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議。研究成果被“國際半導(dǎo)體技術(shù)路線圖”和30多部綜述文章長篇幅引用。團(tuán)隊(duì)已在該研究方向申請(qǐng)國內(nèi)外專利72項(xiàng)，其中30項(xiàng)已獲得授權(quán)，知識(shí)產(chǎn)權(quán)完全自主可控。 團(tuán)隊(duì)已研制出全球首款憶阻器存算一體芯片和系統(tǒng)，集成了8個(gè)憶阻器陣列和完整的外圍控制電路，以更小的功耗和更低的硬件成本大幅提升了計(jì)算設(shè)備的算力。全系統(tǒng)的計(jì)算能效比當(dāng)前主流的人工智能計(jì)算平臺(tái)——圖形處理器（GPU）高兩個(gè)數(shù)量級(jí)。團(tuán)隊(duì)還設(shè)計(jì)了一款基于130nm工藝研制的完整憶阻器存算一體芯片，在MNIST數(shù)據(jù)集上計(jì)算速度已超過市面上28nm工藝的四核CPU產(chǎn)品近20倍，能效有近千倍的優(yōu)勢(shì)。

項(xiàng)目成果/簡介:隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等新一代信息技術(shù)興起，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸式增長，傳統(tǒng)計(jì)算系統(tǒng)的算力難以滿足海量數(shù)據(jù)的計(jì)算需求。與此同時(shí)，摩爾定律逐漸放緩，單純依靠提高集成度、縮小晶體管尺寸來提升芯片及系統(tǒng)性能的路徑正面臨技術(shù)極限，通過引入憶阻器新器件、模擬計(jì)算新范式、存算一體新架構(gòu)，將拓展出全新的高性能人工智能芯片與系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)計(jì)算能力的飛躍。

本發(fā)明公開一種同質(zhì)結(jié)型感存算集成器件及其制備方法。該同質(zhì)結(jié)型感存算集成器件包括：柔性襯底；底電極，其為有機(jī)導(dǎo)電聚合物，形成在所述柔性襯底上；第一功能層，其為經(jīng)退火后的三元素n型氧化物半導(dǎo)體薄膜，具有光電響應(yīng)的結(jié)晶相，形成在所述底電極上；第二功能層，其為未經(jīng)退火的三元素n型氧化物半導(dǎo)體薄膜，與所述第一功能層的材料相同，共同構(gòu)成同質(zhì)結(jié)；多個(gè)彼此間隔分布的凹槽，貫穿所述第二功能層和所述第一功能層至底電極，其內(nèi)填充有隔離層；頂電極，形成在所述第二功能層上，其中，第一功能層在光照下產(chǎn)生光生載流子，對(duì)光學(xué)信息進(jìn)行感知，并以電流的形式反饋至器件，同時(shí)借助第二功能層的憶阻特性，以實(shí)現(xiàn)整體器件狀態(tài)的記憶存儲(chǔ)，通過對(duì)器件不斷地施加光電信號(hào)，實(shí)現(xiàn)器件電導(dǎo)的連續(xù)調(diào)制，從而實(shí)現(xiàn)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算中權(quán)重更迭。

該成果創(chuàng)新性地基于二維半導(dǎo)體的硅基同質(zhì)器件，首次提出了類腦功能的“傳感-計(jì)算-存儲(chǔ)一體化”神經(jīng)形態(tài)芯片架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了光電傳感、放大運(yùn)算、信息存儲(chǔ)功能的一體化集成，為突破馮·諾依曼瓶頸和實(shí)現(xiàn)類腦智能提供了一種全新思路。 繆向水教授團(tuán)隊(duì)，長期從事相變存儲(chǔ)器芯片、存算一體憶阻器芯片技術(shù)研究。2018年出版了國內(nèi)第一本憶阻器專著《憶阻器導(dǎo)論》，2019年團(tuán)隊(duì)93項(xiàng)三維相變存儲(chǔ)器芯片專利許可給芯片公司并合作開發(fā)產(chǎn)品，并與行業(yè)龍頭企業(yè)合作建立了聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，推動(dòng)存儲(chǔ)器芯片技術(shù)的成果轉(zhuǎn)化以及未來引領(lǐng)技術(shù)的探索。曾榮獲國家科技進(jìn)步獎(jiǎng)2項(xiàng)、湖北省技術(shù)發(fā)明一等獎(jiǎng)1項(xiàng)。 同質(zhì)晶體管-存儲(chǔ)器架構(gòu)的原理及器件結(jié)構(gòu) 繆向水團(tuán)隊(duì)長期從事相變存儲(chǔ)器芯片、存算一體憶阻器芯片技術(shù)研究。2018年出版了國內(nèi)第一本憶阻器專著《憶阻器導(dǎo)論》，2019年團(tuán)隊(duì)93項(xiàng)三維相變存儲(chǔ)器芯片專利許可給芯片公司并合作開發(fā)產(chǎn)品，并與行業(yè)龍頭企業(yè)合作建立了聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，推動(dòng)存儲(chǔ)器芯片技術(shù)的成果轉(zhuǎn)化以及未來引領(lǐng)技術(shù)的探索。曾榮獲國家科技進(jìn)步獎(jiǎng)2項(xiàng)、湖北省技術(shù)發(fā)明一等獎(jiǎng)1項(xiàng)。

現(xiàn)階段所設(shè)計(jì)的存算一體器件單元結(jié)構(gòu)如圖 1 所示： 器件的基本結(jié)構(gòu)由波導(dǎo)和功能層（由下到上分為加熱層、電極層、保護(hù)層、相變材料（硫系化合物）層）所構(gòu)成。擬通過在當(dāng)前流行的絕緣層上硅(SOI)光子平臺(tái)上集成四氮化三硅光波導(dǎo)的方式實(shí)現(xiàn)器件的光學(xué)讀取功能，即在非常厚的硅襯底層上生長一層絕緣層二氧化硅和波導(dǎo)層，然后在基片上通過光刻、顯影、刻蝕等工藝制備四氮化三硅波導(dǎo)。功能層主要用于實(shí)現(xiàn)器件的電學(xué)寫入功能。加熱器層的主要用途是與相變材料層形成電接觸，通過較小的接觸面積使接觸處的熱量集中，從而可以在較小的電壓或電流下使相變材料發(fā)生相變。因此需要加熱器層具備較好的導(dǎo)熱和導(dǎo)電性能，同時(shí)在近 C 波段具有較低的光損耗，可采用石墨烯。電極層可用于提供相變材料器件單元所需要的編程電脈沖。當(dāng)前擬采用硒摻雜的相變材料合金（如 GSST）作為器件的核心功能層的相變材料。該材料在通信/非通信波段顯示了極低的光損耗和更高的品質(zhì)因數(shù)，且相變前后在通信 C 波段具有足夠大的光學(xué)常數(shù)反差，可在更惡劣的高溫環(huán)境下進(jìn)行操作，適用于硅基光子器件應(yīng)用。 采用的主要技術(shù)手段包括： ① 依托于相變材料的電致和光致相變特性，通過電學(xué)編程、光學(xué)讀取的方法實(shí)現(xiàn)器件的存儲(chǔ)、算術(shù)運(yùn)算和邏輯運(yùn)算功能：  存儲(chǔ)功能的實(shí)現(xiàn)：擬利用相變材料晶態(tài)低透過率和非晶態(tài)高透過率分別代表二進(jìn)制中的‘1’和‘0’，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)（編程）功能。例如在電極兩端施加合適的電脈沖，所產(chǎn)生電流流經(jīng)加熱層時(shí)，生成的熱量主要集中在加熱層和相變材料層接觸處，使得接觸處的相變材料發(fā)生相變，實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)功能。在完成上述編程操作后，從器件波導(dǎo)輸入端輸入讀取連續(xù)光。由于相變材料功能層對(duì)光強(qiáng)的吸收能力在編程和非編程區(qū)域間存在著顯著的差異，因此當(dāng)輸入光經(jīng)過波導(dǎo)后，其能量會(huì)因?yàn)橄嘧儾牧暇幊虆^(qū)域的吸收而發(fā)生改變，進(jìn)而顯著改變輸出光強(qiáng)能量。所以通過測(cè)量輸入輸出光強(qiáng)的能量之比（即透過率），可實(shí)現(xiàn)對(duì)先前編程區(qū)域的讀取。  算術(shù)和邏輯功能的實(shí)現(xiàn)：通過調(diào)整編程電脈沖的幅度和寬度可以動(dòng)態(tài)調(diào)控相變材料的相變程度，使得器件的中間透過率值可用于代表不同的數(shù)值，實(shí)現(xiàn)多級(jí)存儲(chǔ)功能。所以擬采用輸入脈沖數(shù)量對(duì)應(yīng)加數(shù)的方法實(shí)現(xiàn)標(biāo)量加法計(jì)算。同時(shí)由于所設(shè)計(jì)器件的讀取連續(xù)光輸出功率可視為讀取連續(xù)光輸入功率和器件透過率的乘積，因此可采用將輸入功率和透過率作為被乘數(shù)和乘數(shù)的方法實(shí)現(xiàn)基本乘法運(yùn)算。除此之外還可以將器件功能層的初始狀態(tài)設(shè)置為非晶相，把晶化脈沖幅值和不足以產(chǎn)生晶化的脈沖幅值分別作為輸入邏輯‘1’和‘0’；同時(shí)設(shè)定一個(gè)判定閾值并與編程后器件透過率的變化率進(jìn)行對(duì)比，把高于和低于閾值的透過率變化率分別作為輸出邏輯 ‘1’和‘0’；通過合理選擇編程脈沖有望實(shí)現(xiàn)各種邏輯功能輸出。 ② 基于器件透射率可調(diào)特性驗(yàn)證其實(shí)現(xiàn)神經(jīng)突觸的可行性。并依托所設(shè)計(jì)人工突觸構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片，實(shí)現(xiàn)圖像、語音和文本識(shí)別功能：  突觸可塑性是大腦記憶和學(xué)習(xí)的神經(jīng)生物學(xué)基礎(chǔ)，也是人工類腦器件需要實(shí)現(xiàn)的首要功能。為實(shí)現(xiàn)突觸可塑性，擬把相變材料和波導(dǎo)之間的耦合區(qū)域視為仿生神經(jīng)突觸，左右兩端電極分別代表突觸前和突觸后，分別施加在兩端電極上的電脈沖則作為突觸前和突觸后刺激。通過調(diào)節(jié)從左右兩端電極輸入耦合區(qū)域的電脈沖時(shí)間差對(duì)耦合區(qū)域的光透過率進(jìn)行連續(xù)調(diào)控，進(jìn)而依托于上述存算理論模型和實(shí)物器件仿真和實(shí)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)仿生神經(jīng)突觸的脈沖時(shí)序依賴可塑性（Spike-Timing-Dependent-Plasticity, STDP)。  將不同波長的光脈沖序列輸入所設(shè)計(jì)的突觸單元, 經(jīng)過相變材料的作用，脈沖強(qiáng)度發(fā)生變化，對(duì)應(yīng)于乘法器。進(jìn)而借助于微環(huán)結(jié)構(gòu)，將不同波長的脈沖導(dǎo)入進(jìn)同一波導(dǎo)中，該功能類似加法器。相加后的脈沖光強(qiáng)較小時(shí)，讀取光與微環(huán)發(fā)生共振，在輸出端口沒有光強(qiáng)輸出。當(dāng)光強(qiáng)達(dá)到一定的閾值后，讀取信號(hào)不再和微環(huán)發(fā)生共振，而是傳播到輸出端口。這一過程類似神經(jīng)元脈沖信號(hào)的激發(fā)，實(shí)現(xiàn)了非線性激活函數(shù)的功能。利用上述的單個(gè)神經(jīng)元結(jié)構(gòu)，驗(yàn)證其監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)和非監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)。對(duì)于監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)，權(quán)重的數(shù)值通過外部管理器設(shè)置；對(duì)于非監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)，不再需要外部管理器來設(shè)置權(quán)重值，而是通過輸出光脈沖進(jìn)行反饋控制，調(diào)整權(quán)重值。在單個(gè)神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，更復(fù)雜的光學(xué)脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，證明該結(jié)構(gòu)的可擴(kuò)展性。擬設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的每一層結(jié)構(gòu)包括三個(gè)功能單元，即收集器、分發(fā)器和神經(jīng)突觸結(jié)構(gòu)。收集器將上一層不同波長的光脈沖信號(hào)收集到同一根波導(dǎo)中，分發(fā)器將光脈沖分發(fā)給多個(gè)神經(jīng)元，神經(jīng)突觸結(jié)構(gòu)則產(chǎn)生光脈沖信號(hào)，輸入給下一層結(jié)構(gòu)。基于上述結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)圖片、語音和文本的識(shí)別。 創(chuàng)新性分析：①首次研究了一款基于“電學(xué)編程、光學(xué)讀取”模式的光電混合存算一體化器件。與傳統(tǒng)電學(xué)存算一體化器件相比,擬研發(fā)的器件可以進(jìn)行長距離的信息傳輸，具有傳輸帶寬高、信號(hào)間延遲低、損耗低、抗干擾、集成密度高等優(yōu)點(diǎn)。②采用硒(Se)摻雜的相變材料作為存算一體化器件的核心功能材料。與采用其他相變材料的存算一體器件相比，以硒參雜的相變材料作為功能材料的存算一體器件有望展現(xiàn)出極低的光損耗。③提出了一種基于“電學(xué)脈沖刺激、光學(xué)權(quán)重調(diào)節(jié)”的人工神經(jīng)突觸。該突觸器件有望成為未來通用型人工神經(jīng)突觸，填補(bǔ)了光電混合型人工突觸的技術(shù)空白。 先進(jìn)性分析：①所提出的光電混合工作模式使得該存算一體化器件不但具有傳統(tǒng)集成電路的高密度特性，且兼具光通信技術(shù)的寬頻帶、低延遲、抗干擾的優(yōu)越性能。②所采用硒參雜的相變材料不但繼承了傳統(tǒng)材料具有的快速相變轉(zhuǎn)化速度、低功耗和穩(wěn)定性強(qiáng)等特性，且本身在通信波段非晶態(tài)透明的同時(shí)還保持了相變前后足夠大的光學(xué)性能差異的特點(diǎn)。③所設(shè)計(jì)的突觸繼承了人工電子突觸和全光突觸的優(yōu)點(diǎn)，具有高集成度、低功耗、超快響應(yīng)時(shí)間、穩(wěn)定性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。 獨(dú)占性分析：根據(jù)已取得成果正在撰寫專利，以獲得該關(guān)鍵技術(shù)的獨(dú)有權(quán)。 

本發(fā)明公開一種瀝青路面模量反算方法，包括：對(duì)瀝青路面的路面結(jié)構(gòu)層進(jìn)行簡化，將相鄰且材料類型相同的路面結(jié)構(gòu)層視為簡化層，并且每一簡化層所包含的結(jié)構(gòu)層之間的模量差值不大于N MPa，將土基單獨(dú)視為土基層；在土基層及各簡化層中布置垂直應(yīng)變傳感器，且保證布置完成的所有垂直應(yīng)變傳感器位于同一垂直方向；在瀝青路面表層施加荷載，且該荷載位于各垂直應(yīng)變傳感的正上方，并通過垂直應(yīng)變傳感器采集土基層及簡化層的垂直應(yīng)變數(shù)據(jù)；將采集到的垂直應(yīng)變數(shù)據(jù)作為反算參數(shù)進(jìn)行模量反算；N的取值為250～350。通過該方法將原結(jié)構(gòu)組合簡化從而優(yōu)化了模量反算計(jì)算過程，解決了反算模量與實(shí)際狀態(tài)不符的技術(shù)難題。

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