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隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網、區(qū)塊鏈等新一代信息技術興起，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸式增長，傳統(tǒng)計算系統(tǒng)的算力難以滿足海量數(shù)據(jù)的計算需求。與此同時，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極限，通過引入憶阻器新器件、模擬計算新范式、存算一體新架構，將拓展出全新的高性能人工智能芯片與系統(tǒng)，實現(xiàn)計算能力的飛躍。 目前被廣泛使用的經典馮·諾依曼計算架構下數(shù)據(jù)存儲與處理是分離的，存儲器與處理器之間通過數(shù)據(jù)總線進行數(shù)據(jù)傳輸，在面向大數(shù)據(jù)分析等應用場景中，這種計算架構已成為高性能低功耗計算系統(tǒng)的主要瓶頸之一：數(shù)據(jù)總線的有限帶寬嚴重制約了處理器的性能與效率，且存儲器與處理器之間存在嚴重性能不匹配問題。憶阻器存算一體系統(tǒng)把傳統(tǒng)以計算為中心的架構轉變?yōu)橐詳?shù)據(jù)為中心的架構，其直接利用阻變器件進行數(shù)據(jù)存儲與處理，通過將器件組織成為交叉陣列形式，實現(xiàn)存算一體的矩陣向量乘計算。憶阻器存算一體系統(tǒng)可以避免數(shù)據(jù)在存儲和計算中反復搬移帶來的時間和能量開銷，消除了傳統(tǒng)計算系統(tǒng)中的“存儲墻”與“功耗墻”問題，可以高效、并行的完成基礎的矩陣向量乘計算，未來極有潛力成為支撐人工智能等新興應用的核心技術。 清華大學吳華強教授團隊實現(xiàn)了材料與器件、電路設計、架構和算法的軟硬件協(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注的難題： 材料與器件創(chuàng)新。科研團隊選擇了電學特性穩(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，提出了引入熱增強層的新原理器件結構，成功抑制了憶阻器非理想特性的產生。 電路設計創(chuàng)新。開發(fā)了一套憶阻器與晶體管的混合電路設計方法，提出“差分電阻”設計思想，采取源線電流鏡限流設計，抑制了憶阻器電路中可能產生的各種計算誤差。 算法創(chuàng)新。提出了混合訓練算法，僅用小數(shù)據(jù)量訓練神經網絡并只更新最后一層網絡的權重，即可將存算一體硬件系統(tǒng)的計算精度達到與軟件理論值相同的水平。 “技術鏈”創(chuàng)新。從“單點技術突破”拓展到“技術鏈突破”，開發(fā)了針對憶阻器存算一體芯片的電子設計自動化（EDA）工具，打通了從電路模塊設計到系統(tǒng)綜合再到芯片驗證的設計全流程。 上述理論和方法發(fā)表于《自然》《自然·納米技術》《自然·通訊》等國際頂級期刊，以及被譽為“集成電路奧林匹克”的“國際固態(tài)電路大會”等頂級學術會議。研究成果被“國際半導體技術路線圖”和30多部綜述文章長篇幅引用。團隊已在該研究方向申請國內外專利72項，其中30項已獲得授權，知識產權完全自主可控。 團隊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算設備的算力。全系統(tǒng)的計算能效比當前主流的人工智能計算平臺——圖形處理器（GPU）高兩個數(shù)量級。團隊還設計了一款基于130nm工藝研制的完整憶阻器存算一體芯片，在MNIST數(shù)據(jù)集上計算速度已超過市面上28nm工藝的四核CPU產品近20倍，能效有近千倍的優(yōu)勢。

項目成果/簡介:隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網、區(qū)塊鏈等新一代信息技術興起，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸式增長，傳統(tǒng)計算系統(tǒng)的算力難以滿足海量數(shù)據(jù)的計算需求。與此同時，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極限，通過引入憶阻器新器件、模擬計算新范式、存算一體新架構，將拓展出全新的高性能人工智能芯片與系統(tǒng)，實現(xiàn)計算能力的飛躍。

工業(yè)中大部分高溫固體散料是寬粒徑分布（0.1-20mm）的混合物料，微細粉體填充在塊料的空隙，冷卻氣體既吹不起散料，也穿不透散料，難以直接從散料取走熱量；移動床內間接換熱過程中管間距過大換熱不充分，管間距過小顆粒易堵塞，熱回收效率低；高溫散料的粒度覆蓋范圍寬、產率及溫變跨度大，余熱回收難度大、效率低，技術不成熟。針對現(xiàn)有的余熱回收工藝適用性差、回收效率低，對于含微細粉體且粒度分布寬、產率及溫變跨度大的余熱散料難以有效回收的現(xiàn)狀，設計開發(fā)適應粒度、產率和溫度寬范圍變化的高溫散料均勻布料裝置和自均衡連續(xù)出料裝置；研發(fā)以散料側多頻喘動及流體側強化換熱為特征的間壁式換熱技術；提出適用于粒度、溫度和產率寬閾度變化的熱質自均衡蓄存技術與熱量分級提取方法，形成組合式散料蓄存與余熱分級提取工藝。

產品詳細介紹  商貿服裝鞋帽管理軟件、服裝進銷存軟件 用友軟件成立于1988年，致力于把基于先進信息技術的最佳管理與業(yè)務實踐普及到客戶的管理與業(yè)務創(chuàng)新活動中，全面提供具有自主知識產權的企業(yè)管理/ERP軟件、服務與解決方案，是中國最大的管理軟件、ERP軟件、集團管理軟件、人力資源管理軟件、客戶關系管理軟件及小型企業(yè)管理軟件提供商。目前，中國及亞太地區(qū)超過80萬家企業(yè)與機構通過使用用友軟件，實現(xiàn)降低成本、提高效率，加快市場響應速度，提升績效的業(yè)務價值。         如果您是中小型的快速消費品批發(fā)商、批發(fā)兼零售的中間商、小型加盟連鎖店、小型超市、小型商貿公司，關注全面業(yè)務管理，對于審核流程、業(yè)務員考核、會員管理、價格管理、分析類信息收集、財務報表上報需要進行深入管控，同時經營者多家批發(fā)點、零售網點、賣場柜臺的多點經營請采用連鎖加盟版軟件，如果渠道資源匯集顧客、經銷商、加盟商等多種形式，請采用連鎖加盟版和加盟商管理插件（分銷通）的打包產品。 應用價值     服裝鞋帽版產品解決小型鞋服批發(fā)零售企業(yè)的聯(lián)網應用，實現(xiàn)了企業(yè)多點批發(fā)統(tǒng)一管理的要求，具體表現(xiàn)在：   n         實現(xiàn)服裝鞋帽企業(yè)多點批發(fā)，匯總查庫的需求；   n        訂購、入庫、出庫、退貨、換貨、委托、受托，全部業(yè)務采用標準打印樣式，即安全又準確；   n        預置了商品屬性管理、服裝退換貨管控、品牌管理、會員管理、業(yè)務員考核，多種特色商業(yè)管理功能；   n         顏色尺碼銷售排行榜、品牌查詢、退換貨額度控制、顏色尺碼銷售庫存分布、滯銷暢銷品查詢等信息，幫助鞋服行業(yè)的老板在最短的時間內控制到企業(yè)的經營情況。 功能介紹   n        行業(yè)商品屬性管理：提供被服類商品的統(tǒng)一管理平臺，多維度記錄商品的顏色、尺碼、品牌、質地、季節(jié)、規(guī)格型號、條碼信息；   n        業(yè)務管理：訂購、進貨入庫、銷售出庫、退貨、換貨、委托、受托、零售、低值易耗品管理、往來款管理；   n        特色功能：顏色尺碼二維錄入、會員卡管理、業(yè)務員提成管理、顏色尺碼銷售排行版、顏色尺碼銷售庫存分布、按照顏色尺碼查詢庫存   n        門店數(shù)據(jù)自動傳輸；   n        預置了手機信息、電子郵件、uu通三種信息工具，解決業(yè)務流程協(xié)同、客戶關懷、信息發(fā)布等管理難題。   咨詢顧問：侯俊松 咨詢電話：13791038104 E-mail:[email protected] Q    Q：249180469

該成果創(chuàng)新性地基于二維半導體的硅基同質器件，首次提出了類腦功能的“傳感-計算-存儲一體化”神經形態(tài)芯片架構，實現(xiàn)了光電傳感、放大運算、信息存儲功能的一體化集成，為突破馮·諾依曼瓶頸和實現(xiàn)類腦智能提供了一種全新思路。 繆向水教授團隊，長期從事相變存儲器芯片、存算一體憶阻器芯片技術研究。2018年出版了國內第一本憶阻器專著《憶阻器導論》，2019年團隊93項三維相變存儲器芯片專利許可給芯片公司并合作開發(fā)產品，并與行業(yè)龍頭企業(yè)合作建立了聯(lián)合實驗室，推動存儲器芯片技術的成果轉化以及未來引領技術的探索。曾榮獲國家科技進步獎2項、湖北省技術發(fā)明一等獎1項。 同質晶體管-存儲器架構的原理及器件結構 繆向水團隊長期從事相變存儲器芯片、存算一體憶阻器芯片技術研究。2018年出版了國內第一本憶阻器專著《憶阻器導論》，2019年團隊93項三維相變存儲器芯片專利許可給芯片公司并合作開發(fā)產品，并與行業(yè)龍頭企業(yè)合作建立了聯(lián)合實驗室，推動存儲器芯片技術的成果轉化以及未來引領技術的探索。曾榮獲國家科技進步獎2項、湖北省技術發(fā)明一等獎1項。

我校協(xié)同育人企業(yè)天津騰領電子科技有限公司基于自研國產化工業(yè)控制系統(tǒng)開發(fā)了設施農業(yè)管控系統(tǒng)，利用邊云協(xié)同控制架構，集成以大模型驅動的作物生長監(jiān)測、環(huán)境精準調控、水肥綜合管理等技術裝備。項目已在多地開展應用，開發(fā)了“認領一塊地”等商業(yè)模式。2025年4月7日，天津電視臺新聞頻道《都市報道60分》以《物聯(lián)網遇上菜籃子 解鎖開心農場》為題進行了報道。

現(xiàn)階段所設計的存算一體器件單元結構如圖 1 所示： 器件的基本結構由波導和功能層（由下到上分為加熱層、電極層、保護層、相變材料（硫系化合物）層）所構成。擬通過在當前流行的絕緣層上硅(SOI)光子平臺上集成四氮化三硅光波導的方式實現(xiàn)器件的光學讀取功能，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。功能層主要用于實現(xiàn)器件的電學寫入功能。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熱和導電性能，同時在近 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因數(shù)，且相變前后在通信 C 波段具有足夠大的光學常數(shù)反差，可在更惡劣的高溫環(huán)境下進行操作，適用于硅基光子器件應用。 采用的主要技術手段包括： ① 依托于相變材料的電致和光致相變特性，通過電學編程、光學讀取的方法實現(xiàn)器件的存儲、算術運算和邏輯運算功能：  存儲功能的實現(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制中的‘1’和‘0’，實現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲（編程）功能。例如在電極兩端施加合適的電脈沖，所產生電流流經加熱層時，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，實現(xiàn)存儲功能。在完成上述編程操作后，從器件波導輸入端輸入讀取連續(xù)光。由于相變材料功能層對光強的吸收能力在編程和非編程區(qū)域間存在著顯著的差異，因此當輸入光經過波導后，其能量會因為相變材料編程區(qū)域的吸收而發(fā)生改變，進而顯著改變輸出光強能量。所以通過測量輸入輸出光強的能量之比（即透過率），可實現(xiàn)對先前編程區(qū)域的讀取。  算術和邏輯功能的實現(xiàn)：通過調整編程電脈沖的幅度和寬度可以動態(tài)調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，實現(xiàn)多級存儲功能。所以擬采用輸入脈沖數(shù)量對應加數(shù)的方法實現(xiàn)標量加法計算。同時由于所設計器件的讀取連續(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)的方法實現(xiàn)基本乘法運算。除此之外還可以將器件功能層的初始狀態(tài)設置為非晶相，把晶化脈沖幅值和不足以產生晶化的脈沖幅值分別作為輸入邏輯‘1’和‘0’；同時設定一個判定閾值并與編程后器件透過率的變化率進行對比，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現(xiàn)各種邏輯功能輸出。 ② 基于器件透射率可調特性驗證其實現(xiàn)神經突觸的可行性。并依托所設計人工突觸構建人工神經網絡芯片，實現(xiàn)圖像、語音和文本識別功能：  突觸可塑性是大腦記憶和學習的神經生物學基礎，也是人工類腦器件需要實現(xiàn)的首要功能。為實現(xiàn)突觸可塑性，擬把相變材料和波導之間的耦合區(qū)域視為仿生神經突觸，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。通過調節(jié)從左右兩端電極輸入耦合區(qū)域的電脈沖時間差對耦合區(qū)域的光透過率進行連續(xù)調控，進而依托于上述存算理論模型和實物器件仿真和實驗實現(xiàn)仿生神經突觸的脈沖時序依賴可塑性（Spike-Timing-Dependent-Plasticity, STDP)。  將不同波長的光脈沖序列輸入所設計的突觸單元, 經過相變材料的作用，脈沖強度發(fā)生變化，對應于乘法器。進而借助于微環(huán)結構，將不同波長的脈沖導入進同一波導中，該功能類似加法器。相加后的脈沖光強較小時，讀取光與微環(huán)發(fā)生共振，在輸出端口沒有光強輸出。當光強達到一定的閾值后，讀取信號不再和微環(huán)發(fā)生共振，而是傳播到輸出端口。這一過程類似神經元脈沖信號的激發(fā)，實現(xiàn)了非線性激活函數(shù)的功能。利用上述的單個神經元結構，驗證其監(jiān)督式機器學習和非監(jiān)督式機器學習。對于監(jiān)督式機器學習，權重的數(shù)值通過外部管理器設置；對于非監(jiān)督式機器學習，不再需要外部管理器來設置權重值，而是通過輸出光脈沖進行反饋控制，調整權重值。在單個神經元結構的基礎上，更復雜的光學脈沖神經網絡結構，證明該結構的可擴展性。擬設計的神經網絡中的每一層結構包括三個功能單元，即收集器、分發(fā)器和神經突觸結構。收集器將上一層不同波長的光脈沖信號收集到同一根波導中，分發(fā)器將光脈沖分發(fā)給多個神經元，神經突觸結構則產生光脈沖信號，輸入給下一層結構。基于上述結構實現(xiàn)圖片、語音和文本的識別。 創(chuàng)新性分析：①首次研究了一款基于“電學編程、光學讀取”模式的光電混合存算一體化器件。與傳統(tǒng)電學存算一體化器件相比,擬研發(fā)的器件可以進行長距離的信息傳輸，具有傳輸帶寬高、信號間延遲低、損耗低、抗干擾、集成密度高等優(yōu)點。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“電學脈沖刺激、光學權重調節(jié)”的人工神經突觸。該突觸器件有望成為未來通用型人工神經突觸，填補了光電混合型人工突觸的技術空白。 先進性分析：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化速度、低功耗和穩(wěn)定性強等特性，且本身在通信波段非晶態(tài)透明的同時還保持了相變前后足夠大的光學性能差異的特點。③所設計的突觸繼承了人工電子突觸和全光突觸的優(yōu)點，具有高集成度、低功耗、超快響應時間、穩(wěn)定性強等優(yōu)點。 獨占性分析：根據(jù)已取得成果正在撰寫專利，以獲得該關鍵技術的獨有權。