对话科学家 | 吴华强:他用十年解开忆阻器芯片之谜


对话科学家 | 吴华强:他用十年解开忆阻器芯片之谜

他用十年解开一道「证明题


来自 | 科学家探索奖


今天的电脑、手机已经足够强大了吗?
很多人会觉得是。
哪怕是一台三
年前的iPhone,体验上似乎和今年旗舰手机没有区别。

但对于科学家而言,和人脑的高能效相比,目前的信息计算处理技术,依然有很大的提升空间。尤其在人工智能时代,他们希望开发出类脑计算的新型硬件,像人脑一样高效处理智能计算任务。
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冯·诺依曼,图源来自网络
早在1946年,“计算机之父”冯·诺依曼提出并定义了计算机架构,采用二进制的编码,由存储器和处理器分别完成数据存储和计算。
但是,随着人工智能等应用对数据存储和计算需求的不断提升,数据来回“搬运”处理,耗时长,功耗大,还可能存在“交通堵塞”的风险。
用吴华强的话来说,“如果我们把居家生活比作存储,把上班比作计算,每天上班路上会消耗时间和能量,遇到早晚高峰,通勤时间会更长。这个场景和信息处理有许多相似之处,如果存储和计算合二为一,就相当于居家办公一样,既能减少通勤时间,也能节省体力消耗,可以用更小的功耗实现更大的算力。”
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个忆阻器阵列芯片协同工作示意图
2020年,《Nature》发表了清华大学钱鹤、吴华强团队等合作研发出的基于多个忆阻器阵列的存算一体系统,证明了这个想法的可行性。
这距离吴华强启动研究,已经过去了近十年

 一  
作者介绍

对话科学家 | 吴华强:他用十年解开忆阻器芯片之谜
清华大学微纳电子系教授。
2019年度“科学探索奖”信息电子领域获奖人。

获奖理由:肯定他在阻变存储器领域取得的多项创新成果,鼓励他进一步研究突破传统冯诺依曼架构的存算一体技术,探索实现新计算机系统。

 二  
科学家来信

2000年,我从清华大学材料系本科毕业,之后在美国康奈尔大学电子与计算机工程学院攻读博士学位,2005年博士毕业后在美国硅谷的AMD公司和Spansion公司工作。2009年回到了母校清华大学,一直从事新型阻变存储器的研究。
筚路蓝缕,以启山林
这十余年的科学探索之路并不容易,像是一场没有终点的马拉松。我个人最大的一个感受是,一定要瞄准长远,不抛弃不放弃,才能可能跑的更远。
2009年刚回国时候,用“一穷二白”来形容当时的环境一点都不为过,不仅个人的薪资待遇、居住条件一落千丈,实验设备条件也是与国外水平差距甚远。
个人生活上的困难可以忍受,但是实验设备条件必须得想办法改善。尤其对于微电子学的研究工作来讲,“工欲善其事,必先利其器”,高水平的实验设备平台是开展高层次研究的基础条件。
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清华大学微纳电子系
所以,在回国后开始独立研究工作的前两三年,我一头扎进了超净间,顶着没有论文产出、没有科研成果的压力,承担了学校公共微纳加工平台的建设,从基建图纸规划、空间设计、设备能力开发到队伍建设等等,就是为了建设一个能够服务更多科研人员的高水平实验设备平台。
值得欣慰的是,现在的清华大学微纳加工平台,已经达到国际先进水平,为微电子研究工作提供了坚实的软硬件支撑。
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清华大学微纳加工平台
十年一剑,屡败屡战
个人的科研工作,一路上也是跌跌撞撞中前行,摸爬滚打中成长。 
忆阻器(Memristor)是一种新型的器件,有发展潜力,但是不明朗,尤其想让忆阻器阵列实现芯片的功能,还需要解决工艺、系统、算法等一系列的未知难题。



全称记忆电阻,是一类具有电阻记忆行为的非线性电路元件,忆阻的随机存储器的集成度,功耗,读写速度都要比传统的随机存储器优越,是硬件实现人工神经网络突触的最好方式。

2012年,我们团队就开始研究用忆阻器来做存储,但是由于忆阻器的材料器件优化和集成工艺不成熟,外面也没有合适的代工厂,我们只能靠自己在实验室里摸索,在一次又一次失败的实验中探索提高器件的一致性和良率。

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与学生讨论
无数次制备观察后放弃,又在无数次归零后重新开始,这样让人迷惘和痛苦的过程已经数不胜数。
整整用了两年多的时间,我们终于在与中科院微电子所、北京大学等单位合作的基础上找到转机,慢慢优化了忆阻器的器件工艺,制备出高性能的忆阻器阵列。
这也成为我们能在国际上领先实现忆阻器阵列大规模集成的重要基础。如果当时一遇到困难就放弃,那今天的成果恐怕也很难实现。
最近,我们团队基于多阵列忆阻器,搭建了一个全硬件构成的完整存算一体系统,在这个系统上高效运行了卷积神经网络算法,成功验证了图像识别功能,比图形处理器芯片的能效高两个数量级,大幅提升了计算设备的算力,实现了以更小的功耗和更低的硬件成本完成复杂的计算,这项成果也发表在了《自然》上。
证明了利用忆阻器实现“存算一体”的可行性我相信,随着人工智能应用对计算和存储需求的不断提升,存算一体技术的应用前景将非常广泛。
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存算一体系统架构  图源@清华大学
我们都知道,对于传统计算架构计算与存储是在不同电路单元中完成的,会造成大量数据搬运的功耗和额外的延迟。新型的存算一体架构,就如同“在家办公”的新型工作模式,彻底消除了往返通勤的能量消耗,避免了往返通勤带来的时间延迟,还大大节约了办公场所的运营成本。
试想一下,如果未来我们的手机等设备上搭载了基于忆阻器设计的存算一体芯片,那么这样一颗高性能、低成本的智能芯片,几乎可以让智能终端掌握“读心术”,它能听懂你的声音,习惯你的口音,知道你的喜好,与你越来越亲近。
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基于忆阻器芯片的存算一体系统  图源@清华大学
待人以诚 持之以恒
过去几年,我还曾经负责清华大学安徽招生组的工作,面对这些处在关键选择期的年轻人,我经常会给两个建议。
第一个建议是“努力找自己”,找到自己真正感兴趣的事情。一个人如果对一件事情真正感兴趣,就能产生由内而生的动力和定力,这会超越其他外在的要求和激励,也才有可能做出成绩。 
对我而言,经常“白加黑、五加二”连轴转却从来不觉得累,偶尔会被质疑但却从未想过放弃,就是因为现在的学术和工作是我真正感兴趣,也愿意无限投入进去的事情,这会让我从中感受到快乐。 
吴华强在科学探索奖颁奖典礼现场
第二个建议是“学会交朋友”。这个交朋友不是要你过分看重人际关系,而是希望你能以真诚之心待人,以感恩之心处事。
我常常会感慨和感恩,二十年前我在申请去美国留学的时候,一位素未谋面的长辈,通过几次邮件往来,给我的申请材料提了很多建议,帮助我仔细修改,这成为最后我能够申请成功的重要因素。
人的一生会遇见很多人,每个人都有可能在未来对你的事业或者生活带来意想不到的帮助,所以我们也一定要真诚地善待他人。当然,如果能在这个过程中能交到一些志同道合的朋友,那更是三生有幸。

 三  
采访手记
十几年前,能在国际电子器件大会(IEDM)上发布一篇文章,对于国内研究人员而言,都是一件值得挂海报庆祝的大事。更不用说国际固态电路会议(ISSCC),要想在这个国际会议上发表论文,不仅需要做成一颗完整的芯片,而且得具备优异的性能条件,可谓是难上加难。
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在探针台上进行芯片测试
而在2月份刚刚结束ISSCC会议,中国大陆的研究人员一口气发布了15篇文章,在IEDM上每年发表数十篇论文也已是家常便饭。
这在一定程度上说明,中国在集成电路科研领域的影响力正与日俱增。
在吴华强看来,这些年国内集成电路产业越来越受关注,也取得了长足的进步,但与国际上相比仍然存在较大差距。
如果将芯片产业链比作一棵树,树叶代表各种各样的芯片产品,树干代表芯片加工能力,树根代表EDA、材料以及设备,那中国的芯片产业树和全球芯片产业树相比,依然存在树叶不够繁茂、树干不够粗壮、树根扎根不深甚至营养不足的问题,依然需要几代人的共同培育,才能让这颗大树茁壮成长。
以下是Q&A环节:
Q1:对于眼下国内半导体创业者,您有什么建议?
A:我觉得需要理清技术、产品和公司这三个层次的关系。
有的人去创业,觉得只要技术领先了,我的公司就应该成功,这个理解是不对的。技术领先未必代表产品符合市场需求,因为芯片研发周期长,定义设计的时候就要考虑1-2年后的市场需求,这需要耐心和远见。
其次,产品的领先也未必带来公司的成功,因为公司的运营还需要考虑团队和管理层面的很多问题。
总的来说,我认为团队很关键,市场要摸清,技术要持续,才有可能推动公司的不断成长。
Q2:疫情会对我国半导体产业带来哪些挑战和机遇?
A:短期来看,会存在一些困难。比如芯片测试、封装、运输、供应链等环节都会受到疫情带来的人力,物流短缺的不利影响。
但长期看,我认为不会影响中国芯片产业发展的格局。因为需求非常旺盛,我们采购的集成电路产品占全球产出比例从2018年的67%上升到74%,占3/4。
同时,疫情引发更多线上沟通需求,通信芯片、数据处理芯片、存储芯片等网络通信相关芯片也将迎来更多发展机会。此外,随着公共卫生得到进一步重视,感应测温、红外线测温等感应芯片也会迎来更好的发展空间。
Q3:目前发达国家在芯片行业人才资源多的原因是什么?
A:第一,人才存量大。比如美国研究集成电路长达几十年,加上90年代末互联网兴起,芯片行业的工作机会也多,很多国际人才为了更容易找到工作,很可能就会转到芯片行业。
第二,相对完善的职业教育培训体系。比如在湾区,很多跨行业人才,在晚上、周末可以有机会去专业的职业培训机构进行“再教育”,然后就具备了进入芯片行业工作的能力。
第三,宽基础的人才培养模式,每个本科生毕业的时候都有多个专业,也非常有利于集成电路产业人才体系的壮大。
Q4:您会给自己设定一个技术转向应用的预期时间吗?
A:去年10月份,我们举办了一个题为类脑计算的国际会议Nature Conference。会议期间,我和英特尔Loihi神经形态计算芯片的负责人交流,还跟他“打赌”,看看未来是他们还是我们的芯片能在市场上得到更好的应用。
因为我们是不同技术路线,那也是给自己施加一些压力,希望自己的技术能够尽早地走向市场。存算一体的计算技术,应该会有很大的应用价值。希望它能够让我们的手机变得越来越智能,越来越人性化。
从时间上来讲,我个人判断还需要三年左右的时间。
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文章来源:机器之能

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