日前，以北京大学为第一作者单位的9篇论文在美国旧金山举行的电气电子工程师学会（IEEE）电子器件大会（IEDM 2018）上发表。北大是IEDM 2018接收来自全世界论文最多的高校，这也是IEDM历史上首次由中国高校在论文数量上领衔。参会的北京大学师生与世界各地的研究人员进行了充分的交流，向国际电子器件领域的同行展示了北京大学最新的研究成果。这9篇论文均来自信息科学技术学院微纳电子学研究院，内容涉及新材料新机制晶体管、神经形态计算、CMOS器件与电路可靠性等多项学术前沿领域，具体成果如下。
一、新材料新机制晶体管研究
功耗是制约未来集成电路发展的瓶颈问题。在栅极中引入铁电新材料的“负电容晶体管”（NCFET）可以突破传统场效应晶体管的亚阈值摆幅开关极限，有望在极低电源电压下工作，从而降低功耗并保持高性能。但是，NCFET中负电容效应的物理原理以及回滞现象的产生机制尚不完全清楚，其是否能够实现无回滞且稳定的超陡亚阈特性以面向实际高速逻辑电路应用成为了近几年国际上争议的焦点。黄芊芊助理教授和黄如院士团队从器件和材料的基本物理机制入手，通过实验首次直接观测到铁电材料的负微分电容现象，提出并证实了基于动态极化翻转的负电容原理的全新理论解释，阐明了NCFET的超陡亚阈值摆幅和回滞现象产生的物理本质，建立了可预测的物理模型，并发现NCFET亚阈值摆幅和回滞现象之间的优化存在本征的冲突，从而指明了面向不同电路应用的器件设计。该工作以《负电容晶体管中负电容和回滞现象的物理根源新理解》（New Insights into the Physical Origin of Negative Capacitance and Hysteresis in NCFETs）为题发表（博士生王慧敏为第一作者）。
铁电材料还可以应用在存储器领域。基于氧化铪的铁电新材料有着传统铁电材料无法比拟的优势，然而其铁电特性来源在国际上仍有争论，其多样的循环特性也限制了其进一步的发展。黄鹏助理研究员和康晋锋教授团队从材料计算入手，发现了一种可能的氧化铪中铁电特性来源，并基于计算结果对循环特性的进行了蒙特卡洛模拟。实验结果表明，该器件模拟方法可以很好的拟合并再现各种循环特性，这在一定程度上验证了所提出的铁电特性来源机制。该工作以《氧空位在基于氧化铪的铁电存储材料的循环特性中的作用》（Role of Oxygen Vacancies in Electric Field Cycling Behaviors of Ferroelectric Hafnium Oxide）为题发表（博士生柳晨为第一作者），并入围大会最佳学生论文的候选。
如前所述，如何突破晶体管开关效率的极限对于降低集成电路的功耗至关重要。刘飞助理教授与合作者一起提出并从理论上研究了利用“冷源”过滤高能热电子进而打破晶体管开关效率的极限，基于石墨烯和硅分别设计了两类“冷源”结构，并通过第一性原理输运计算对器件性能进行评估同时讨论了器件优化设计方法。该工作以《基于源端态密度工程的超低功耗器件第一性原理模拟》（First Principles Simulation of Energy efficient Switching by Source Density of States Engineering）发表（刘飞为第一作者）。
上述工作均得到了广泛关注。特别是，对于负电容晶体管的研究，针对最具争议的关键机制问题提出了符合物理本质的新理论，得到了包括美国工程院院士在内的学术界专家和包括台积电在内的产业界知名公司的高度评价。
二、基于新型器件的神经形态计算研究
利用新型非易失性存储器（NVM）实现计算存储的融合可以加速神经形态计算，制备高能效的人工智能芯片。黄鹏助理研究员和康晋锋教授团队提出了利用NVM累积权重符号位，结合二值神经网络（BNN）算法解决了NVM神经网络的精准权重在线更新问题，实现了在线训练。该工作以《利用非线性2T2R突触单元现实BNN在线训练的硬件解决方案》（A new hardware implementation approach of BNNs based on nonlinear 2T2R synaptic cell）为题发表（博士生周正为第一作者）。
针对基于阻变器件的神经形态计算中权重随着时间变化导致系统性能衰退的问题，黄鹏助理研究员和康晋锋教授团队从物理机制出发，建立了描述阻变器件权重衰变的简约模型，提出了新的突触单元结构和刷新方式以改进神经网络系统的可靠性。该工作以《面向导电通道模拟型阻变阵列的“态”不稳定性和保持行为的解析模型以及其在神经网络设计上的应用》（Analytic Model for Statistical State Instability and Retention Behaviors of Filamentary Analog RRAM Array and Its Applications in Design of Neural Network）为题发表（黄鹏为第一作者）。
上述工作对于未来基于神经形态计算的人工智能芯片的研制具有重要的意义。
三、CMOS器件与电路的可靠性研究
随机电报噪声（RTN）是纳米尺度器件与电路中不稳定性的重要来源。王润声副教授和黄如院士团队在先进FinFET工艺技术中首次观测到“反常”的复杂RTN现象，直接证实了栅介质缺陷的双亚稳态的理论预测，并做了系统的统计性研究和机制分析。该工作以《多Fin体硅FinFET先进技术中“反常”复杂RTN的全面研究》（Comprehensive Study on the “Anomalous” Complex RTN in Advanced Multi-Fin Bulk FinFET Technology）为题发表（硕士生张嘉阳为第一作者）。
集成电路功率密度增加会引起芯片工作温度升高，造成性能退化和可靠性失效。常鹏鹰博士后和刘晓彦教授团队提出了纳米片晶体管的自热效应物理模型，嵌入SPICE仿真器可实现电路级别的热评估。该工作以《基于纳米片场效应晶体管的物理模型关于器件电路协同设计》（A Physics-based Thermal Model of Nanosheet MOSFETs for Device-Circuit Co-design）为题发表（博士生蔡琳琳为第一作者）。
杜刚教授和刘晓彦教授团队基于动力学蒙特卡洛（KMC）理论得到了从栅介质层缺陷行为出发评估器件退化的方法，实现了全偏置空间以及任意电路操作下的阈值电压漂移预测。该工作以《基于三维KMC方法的全偏置统计可靠性仿真及纳米片场效应晶体管电路可靠性评估的应用》（Entire Bias Space Statistical Reliability Simulation By 3D-KMC Method and Its Application to the Reliability Assessment of Nanosheet FETs based Circuits）为题发表（博士生陈汪勇为第一作者）。
此外，王润声副教授应邀作了题为《底部太吵？——先进逻辑器件与电路中的随机电报噪声（RTN）》（Too Noisy at the Bottom? —Random Telegraph Noise (RTN) in Advanced Logic Devices and Circuits）的特邀报告，得到了广泛关注。王润声副教授是IEDM历史上邀请的来自中国大陆单位中最年轻的学者，在晶体管噪声领域有长期研究，关于RTN的部分成果已与Synopsys和台积电等国际知名半导体公司合作和应用推广。
以上论文的相关研究工作得到了国家自然科学基金创新研究群体、重点基金、优秀青年基金、高等学校学科创新引智计划等项目的资助，以及北京大学微米/纳米加工技术国家级重点实验室、微电子器件与电路教育部重点实验室等基地平台的支持。
背景链接：具有六十多年历史的IEDM是微电子器件领域的顶级会议，在国际半导体技术界享有很高的学术地位和广泛的影响力，被外媒誉为“微电子器件领域的奥林匹克盛会”。该会议主要报道国际半导体技术方面的最新研究进展，是著名高校、研发机构和英特尔、IBM等企业报告其最新研究成果和技术突破的主要窗口和平台之一。近年来，集成电路技术领域的许多重大技术突破都是通过该会议正式发布的。北京大学已经连续12年在IEDM大会上发表论文，表明我校在该领域的研究水平持续保持在国际前沿之列。
