IEDM
IEDM（International Electron Devices Meeting），全称国际电子器件会议，与ISSCC（国际固态电路会议）、VLSI（超大规模集成电路研讨会）并称集成电路领域的“奥林匹克盛会”。IEDM大会始于1954年，是产业界和学术界展现集成电路器件领域最新研究进展和成果的重要平台。
12月7日-12月11日，第70届IEDM大会在美国旧金山召开。复旦大学芯片与系统前沿技术研究院的刘明院士团队与中科院微电子所合作在会上展示了融合非易失性铁电和易失性电荷俘获的动态存算类脑阵列，并演示了在轨迹预测方面的应用。
该成果作为大会Neuromorphic Computing版块的最新研究进展发表并作口头报告，题为“Experimental Demonstration of A CT-FeFET Array with Intrinsic Long-Short-Term Plasticity for Low-Cost Trajectory Prediction”，芯片院博士生李超、博士后余杰为论文共同第一作者，芯片院张续猛青年副研究员、刘琦教授和中科院微电子所张兆浩助理研究员为论文共同通讯作者。（IEDM，38.5，2024.）
图1 轨迹预测与动态存算类脑系统
在自动驾驶领域，如何快速准确地预测移动目标位置至关重要。例如，车辆换道时，预测目标车辆未来时刻的位置是做出合理决策的基础。传统硬件或现有存算硬件实现方案依赖于频繁存取缓存单元实现对历史信息的实时处理，在计算效率和能耗方面面临较大挑战。为了解决这一问题，受生物系统中突触长短时程融合可塑性机制的启发，本工作提出了一种融合长短时程可塑性机制的存算突触阵列，利用非易失性铁电机制存储长时程权值，易失性电荷俘获机制动态存储历史输入，实现历史输入与当前输入的原位计算，从而完成轨迹预测任务的加速（图1）。
图2 CT-FeFET阵列及长短时程融合可塑性
在本工作中，电荷俘获型铁电晶体管阵列（CT-FeFET）用于实现长短时程可塑性机制的融合，HZO作为铁电栅介质层，实现长时程权重的多态调制及非易失保持；通过在HZO栅介质与沟道之间引入浅能级缺陷实现短期记忆。电荷俘获和铁电翻转共同作用于沟道，原位实现对沟道电导的动态调制，并可以利用栅极电压幅度对两者进行解耦，在物理层级实现可调控的多时间尺度可塑性（图2）。实验测定了CT-FeFET阵列在>4-bit长时程权重上30 min的保持能力以及短时程记忆在1010量级上的耐久性，保证了系统在接收事件流数据的稳定。
图3 基于CT-FeFET阵列的轨迹预测系统
本工作进一步基于1k CT-FeFET阵列部署了引入短时程抑制特性的连续吸引子网络。利用脉冲频率对移动物体位置编码，将目标车辆以变频脉冲形式输入至突触阵列。阵列的输出经由神经元整合反馈至输入端，同时神经元的群体状态解码作为输出，具有最高发放频率的神经元所代表的位置即系统对目标车辆的预测位置。基于该动态存算突触单元，本系统消除了对外部缓存的需求，同时本征的器件动力学属性完成了吸引子网络的动态演化过程，在功耗上相较GPU降低3个数量级，存储开销节省75%（图3）。
该工作提出的基于长短期记忆融合的动态存内计算策略，标志着一种新型、高效的动态存算类脑原型系统的诞生。这种技术不仅赋能了自动驾驶领域中的高效轨迹预测，也为下一代类脑计算系统提供了新的思路。
