【對(duì)話前沿專家】基于憶阻器科研，展望系統(tǒng)和器件協(xié)同測(cè)試未來(lái)可能性

人工智能內(nèi)容生成（AIGC）技術(shù)在近一年來(lái)引起了科技界的廣泛關(guān)注，因?yàn)樗鼘?duì)各個(gè)行業(yè)有著顛覆性的影響。但是，要支持AIGC技術(shù)，需要消耗很大的功率和算力，隨著摩爾定律接近極限，新的計(jì)算架構(gòu)和信息器件成為了學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的研究重點(diǎn)。

高精尖創(chuàng)新中心由北京市教委支持，依托清華建，現(xiàn)為第二期，與北大共建，有眾多設(shè)備和工作人員，有一百多人的工程師隊(duì)伍，包括芯片設(shè)計(jì)、測(cè)試及其他支撐人員。除研發(fā)高端芯片外，還為北京市提供測(cè)試平臺(tái)，服務(wù)清華各院系，也滿足周邊中關(guān)村芯片相關(guān)企業(yè)的測(cè)試需求。

清華大學(xué)吳華強(qiáng)、高濱團(tuán)隊(duì)在氧化物憶阻器的科研領(lǐng)域有著十多年的積累，更重要的是，他們?cè)谶吘壎说娜斯ぶ悄苡?xùn)練和推理方面實(shí)現(xiàn)了領(lǐng)先的突破，為未來(lái)大模型的架構(gòu)提供了全新的研究范式。在本次采訪中，高濱老師分享了自己團(tuán)隊(duì)最新的研究成果，并深入分析了在大模型中的潛在應(yīng)用。

此外，他還就器件的刻畫(huà)和驗(yàn)證提出了發(fā)展性、建設(shè)性的意見(jiàn)。這對(duì)于從事憶阻器、類腦計(jì)算等領(lǐng)域的科研工作者來(lái)說(shuō)，是一種不同的思路、一種先進(jìn)的系統(tǒng)和器件協(xié)同的測(cè)試、表征方法，可以助力科研、加快科研進(jìn)展。

新型器件創(chuàng)新支持大模型

張欣：您去年參加了 IEDM2023 會(huì)議，能否分享下感受。

高老師：IEDM 是集成電路領(lǐng)域三大緊急會(huì)議之一，因疫情前兩年線上開(kāi)，去年終于現(xiàn)場(chǎng)開(kāi)。感覺(jué)國(guó)際學(xué)術(shù)領(lǐng)域有變化，摩爾定律下行難度增大。國(guó)際上雖有大公司論文研究更先進(jìn)工藝，如堆疊三維基層晶體管，但門檻高，只有少數(shù)公司如 imac 能做。新器件工藝方面，看到新方向單片三維集層，與較熱的 chiplet 平行，在一個(gè)襯底上盡量將多器件三維堆疊，器件間帶寬更高，是新趨勢(shì)，可用新型 TFT 材料、薄膜氧化物、二維材料等嘗試做成后端兼容器件。去年 IEDM 還有專門討論大模型的 專題環(huán)節(jié)，因大模型很火，國(guó)際上幾個(gè)大公司都在研究如何用新器件、新工藝去支持大模型，技術(shù)路線各不相同，有傳統(tǒng)的，也有嘗試新器件新工藝的。

張欣：現(xiàn)在科研領(lǐng)域都這么卷了，大模型更多是商業(yè)行為，都卷到器件新型器件創(chuàng)新去支持大模型了。

高老師：沒(méi)錯(cuò)，大模型不僅在算法和應(yīng)用上，底層算力支撐也非常重要，這兩年 IEDM 特別關(guān)注提高算力、存儲(chǔ)帶寬和權(quán)重密度。我們組 2023 年在 IEDM 上有四篇文章、四個(gè)報(bào)告，都與憶阻器方向相關(guān)，也涉及將憶阻器與其他器件進(jìn)行單片集成。

張欣：距上次專訪大概兩年半，這期間您肯定有很多科研成果和進(jìn)步，能否介紹下這期間工作的突破。

高老師：這兩年我們盡量將存算一體技術(shù)往應(yīng)用推進(jìn)，尋找應(yīng)用牽引，主要布局三件事。一是與企業(yè)合作，如海迪士，嘗試在實(shí)際邊緣智能場(chǎng)景做芯片設(shè)計(jì)，除芯片設(shè)計(jì)，還研究在實(shí)際場(chǎng)景下的可靠性，發(fā)現(xiàn)器件電阻狀態(tài)保持在很多實(shí)際場(chǎng)景中存在隨機(jī)漂移的 relaxation 效應(yīng)，需投入精力抑制隨機(jī)漂移，以滿足未來(lái)應(yīng)用需求。二是我們需要大模型，要設(shè)法提高密度，因?yàn)橹靶【矸e網(wǎng)絡(luò)加速不需要高密度，但大模型確實(shí)需要，這是工藝上的研究。三是做更前沿、創(chuàng)新的內(nèi)腦學(xué)習(xí)，去年十月我們?cè)?Science 上發(fā)過(guò)一篇相關(guān)論文，還布局了幾個(gè)難度更大的學(xué)習(xí)。

看整體算法效果，要關(guān)注整體而非器件個(gè)體

張欣：希望未來(lái)一兩年能看到高老師的進(jìn)展，一方面往產(chǎn)業(yè)化走要解決可靠性、集升度問(wèn)題，同時(shí)布局新型真正類腦計(jì)算的前沿方向。

高老師：摩爾經(jīng)濟(jì)黃金時(shí)代，不太注重器件與系統(tǒng)協(xié)同，只要把器件做快做小，芯片性能就上去了，但后摩爾時(shí)代要將器件與系統(tǒng)做協(xié)同設(shè)計(jì)，根據(jù)系統(tǒng)需求優(yōu)化器件。典型的是存算一體，最終目的是人工智能加速，而人工智能對(duì)器件性能要求復(fù)雜，不是單純把器件組織調(diào)穩(wěn)就能達(dá)到系統(tǒng)要求。如加速深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中卷積層、連接層等各種層對(duì)器件要求都不同，很難抽象出器件指標(biāo)來(lái)確保做出的芯片很好，更多是做成陣列或有一定功能的簡(jiǎn)單電路，通過(guò)這個(gè)去測(cè)試，最終測(cè)的還是器件特性，反饋成電路甚至系統(tǒng)，將算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法直接運(yùn)行在陣列上?？凑w算法效果，關(guān)注整體而非器件個(gè)體，最后落實(shí)在器件上做優(yōu)化，調(diào)節(jié)器件中電子離子的輸運(yùn)。

張欣：這是全新概念，對(duì)于產(chǎn)業(yè)界落地有挑戰(zhàn)，產(chǎn)業(yè)界要求器件種類越少越好，參數(shù)越集中越好，以便大規(guī)模降低成本和提高良率，擔(dān)心實(shí)際商業(yè)應(yīng)用的路還很遠(yuǎn)。

高老師：也沒(méi)有那么遠(yuǎn)，可以先找到較容易的場(chǎng)景，將各種指標(biāo)和可靠性清晰拆解，在小地方先用起來(lái)，讓商業(yè)之路走起來(lái)，一是可以反饋給學(xué)術(shù)界下一步研究方向，二是在一些地方用起來(lái)后，讓產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界更有信心，這也是這兩年開(kāi)始考慮與幾個(gè)企業(yè)一起往產(chǎn)業(yè)化推的原因。高精尖中心的定位是把學(xué)校高精尖技術(shù)往產(chǎn)業(yè)化推，學(xué)校與企業(yè)中間有很大差距，希望高精尖中心能在產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新方面盡量填平這個(gè)差距。

張欣：您團(tuán)隊(duì)是國(guó)內(nèi)做主機(jī)憶阻器或氧化物憶阻器的頂尖團(tuán)隊(duì)，想了解未來(lái)氧化物憶阻器的突破點(diǎn)及器件本身性能指標(biāo)細(xì)節(jié)方向有無(wú)可能突破。

高老師：未來(lái)有好幾個(gè)突破點(diǎn)，一是可靠性，希望器件能實(shí)現(xiàn)多比特存儲(chǔ)提高計(jì)算效率，但中間組態(tài)穩(wěn)定性限制其應(yīng)用，對(duì)測(cè)試是挑戰(zhàn)；二是密度，需與 M3D 高密存儲(chǔ)器拼密度，嘗試做成 HBM 方式堆多片阻阻器，還需在片內(nèi)把憶阻器尺寸做小，涉及憶阻器與晶體管的匹配及共同優(yōu)化工藝，需與很多公司合作。大模型對(duì)功耗和成本需求高，預(yù)計(jì)憶阻器用到大模型里能效比有數(shù)量級(jí)提升，端測(cè)中憶阻器高能效有很多優(yōu)勢(shì)。

張欣：國(guó)內(nèi)有很多研究者做神經(jīng)形態(tài)計(jì)算方面研究，感覺(jué)與憶阻器像，最初認(rèn)為是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，仔細(xì)研究是脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，詢問(wèn)兩種體系關(guān)系及未來(lái)是否融合或演化出不同應(yīng)用和產(chǎn)品。

高老師：憶阻器有三個(gè)階段，做存儲(chǔ)、存算一體加速人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、類腦計(jì)算，本質(zhì)是利用其動(dòng)力學(xué)特性，可能產(chǎn)生更高階智能和更復(fù)雜學(xué)習(xí)推理功能，在學(xué)術(shù)界值得探索，但短期落地難，因大規(guī)模實(shí)現(xiàn)無(wú)論工藝還是算法都有很多挑戰(zhàn)，學(xué)校做探索是好方向。

張欣：提到憶阻器離子輸運(yùn)的動(dòng)力學(xué)過(guò)程，想起曾有老師對(duì)憶阻器時(shí)間參數(shù)特性要求高，其氧控位控制精細(xì)，形成和消除導(dǎo)電吸絲快，測(cè)試要求高，需皮秒級(jí)脈沖激勵(lì)和電流讀取，說(shuō)不定未來(lái)可用于高速器件和高速場(chǎng)景。

高老師：還在做更成熟的高速存儲(chǔ)方向，用憶阻器研究憶阻器，其讀寫速度更快，可多值存儲(chǔ)，帶寬和速度提高，應(yīng)用空間充滿期待。

測(cè)試測(cè)量設(shè)備未來(lái)與時(shí)俱進(jìn)，充滿想象力

張欣：談測(cè)試方面的挑戰(zhàn)和需求，提到憶阻器測(cè)試的幾個(gè)轉(zhuǎn)變，從單器件到小陣列，測(cè)試精度從低到高，涉及頻繁讀寫操作，AC 和 DC 頻繁切換，請(qǐng)高老師詳細(xì)剖析一下測(cè)試需求。

高老師：希望監(jiān)控電阻狀態(tài)，需高精度測(cè)量，以前 memory只關(guān)注兩個(gè)窗口，現(xiàn)在要關(guān)注絕對(duì)電阻數(shù)值。動(dòng)態(tài)方面要調(diào)電阻值，加寫脈沖讀取一段時(shí)間狀態(tài)，涉及很多讀寫切換，速度越快越好，習(xí)慣在幾納秒時(shí)鐘周期內(nèi)完成切換。用傳統(tǒng)毫秒量級(jí)切換，器件測(cè)試結(jié)果無(wú)法直接轉(zhuǎn)化到芯片中，所以器件測(cè)試時(shí)要模擬芯片實(shí)際工作狀態(tài)。

張欣：作為測(cè)試測(cè)量?jī)x器公司，我們還有很長(zhǎng)路要走，您能給我們提些如何更好服務(wù)中國(guó)科研行業(yè)和市場(chǎng)的建議嗎？

高老師：我能想到的就是兩件事吧，一是多與中國(guó)高校、研究院所交流，了解更多需求，有助于開(kāi)發(fā)更好產(chǎn)品；二是與時(shí)俱進(jìn)，有沒(méi)有可能將 AI 技術(shù)融入測(cè)試設(shè)備，使交互更方便，做出更多新功能，這是所有電子設(shè)備大趨勢(shì)。或許將來(lái)一臺(tái)測(cè)試設(shè)備就是一臺(tái)智能設(shè)備，測(cè)試設(shè)備里用到的憶阻器的邊緣訓(xùn)練和學(xué)習(xí)能很快實(shí)現(xiàn)。

上述為本次訪談內(nèi)容，針對(duì)憶阻器領(lǐng)域，后續(xù)高濱老師還有關(guān)于大模型時(shí)代的存算一體芯片專題的相關(guān)詳細(xì)課程，敬請(qǐng)期待：

? 背景：大模型與存儲(chǔ)墻
? 概念：存算一體芯片技術(shù)
? 進(jìn)展：存算一體器件、工藝與芯片
? 展望：存算器件的發(fā)展及測(cè)試需求