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器件賦能系統,打通從生物大腦到新型半導體器件應用新途

—— 【匠師共研】系列之一
作者: 時間:2026-01-28 來源:EEPW 收藏

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【引言】從出發的一次工程對話

當AI算力競賽愈演愈烈,一條源于的技術路徑,正在悄然重塑半導體器件與系統架構。近日,專家在展臺與器件領域資深研究者萬老師展開深度交流,圍繞“器件如何賦能系統、打通從到新型半導體應用的工程路徑”這一核心議題,探討計算背后的器件邏輯與現實挑戰。

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從尖峰信號出發:計算的器件原點

萬老師指出,傳統計算體系依賴二進制邏輯,而生物神經系統的信息交互本質是尖峰信號(spike)。在自然界中,昆蟲和微生物能夠在極低能耗、極簡結構下完成復雜任務,這與當下算力堆疊式 AI 架構形成鮮明對比。現實世界的諸多應用,并不依賴高精度數值計算,而更接近模擬計算與動力學過程的協同。

正是在這一認知基礎上,其團隊將研究重心放在神經形態器件上,希望在器件層面復刻生物智能的高效與魯棒性。

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憶阻器與晶體管:器件路線的雙重探索

在器件選擇上,萬老師團隊主要聚焦兩條技術路線:憶阻器與晶體管型器件。非易失性憶阻器適用于存算一體架構中的高精度計算;而動態憶阻器因其易失性和信號衰減特性,更貼近生物神經系統的時間動力學行為,能夠同時承載刺激幅值與時間信息。

與此同時,多柵極晶體管結構為類腦系統提供了另一種可能——突破二維互聯限制,向更高密度的三維互聯網絡演進,為大規模類腦系統構建提供新的工程路徑。

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測試成為關鍵變量:從器件走向系統的必經之路

隨著器件響應速度不斷提升,測試與表征逐漸成為類腦器件工程化過程中不可忽視的關鍵環節。萬老師提到,其團隊已實現納秒級響應器件的研發,對測試系統在速度、精度和同步性方面提出了更高要求,尤其是在尖峰信號捕捉與時序一致性上。

此外,類腦研究往往需要光學與電學平臺的協同工作,這對測試系統的開放性與可定制能力提出了挑戰。 4200 A-SCS半導體參數分析系統所提供的開放接口與自動化能力,有效降低了多平臺協同測試的復雜度,使科研人員能夠將更多精力投入到器件機理與系統構建本身。

走向工程現實:規模化與探索并行

談及未來方向,萬老師將類腦研究概括為“兩條路徑并行”:一方面,持續推動器件性能提升與系統規模化,探索可落地的工程應用;另一方面,堅持對尖峰動力學等基礎問題的探索,以邏輯推理和結構創新挖掘新的計算范式。

例如,基于尖峰編碼的儲池計算網絡,無需反向傳播訓練,依托時間與空間的隨機性即可完成非線性映射,在光信號處理、邊端計算等場景中展現出低功耗與低成本潛力。

【結語】匠師共研,讓工程走得更遠

這場圍繞類腦器件展開的匠師對話,不僅呈現了生物智能與半導體工程之間的深層聯系,也再次印證:當器件不斷突破極限,測試正在成為連接科研想象與工程現實的關鍵橋梁。將持續以開放的測試平臺與定制化解決方案,支持類腦器件等前沿研究,與科研工作者共同推進從生物啟發到工程實現的創新進程。


關鍵詞: 生物大腦 類腦 泰克

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