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傳統(tǒng)計算機采用分立的處理器和存儲器，所有計算數(shù)據(jù)都要通過總線進行搬運，造成了存儲墻、功耗墻等突出問題。基于憶阻器的神經形態(tài)器件能夠在物理層面模擬生物突觸、神經元信息處理功能，從而實現(xiàn)局域的存算融合，從根本上解決馮諾依曼瓶頸，帶來巨大的性能和能效提升。

已有樣品/n垂直結構的高密度三維交叉陣列，結合了3D-Xpoint以及3D-NAND兩種架構的優(yōu)勢，具有制備工藝簡單，成本低廉以及集成密度高等優(yōu)點。劉明團隊在前期四層堆疊結構的基礎上（IEDM 2015 10.2、VLSI 2016 8.4）實現(xiàn)了8層結構的設計，進一步驗證了RRAM三維結構微縮至5nm以下的可能性。

本發(fā)明公開了一種基于憶阻器的邏輯門電路；非門電路包括第一多路選擇器、第二多路選擇器、第一電阻、第一憶阻器和第一接地開關；第二多路選擇器的一路作為非門輸入端；第一電阻一端作為非門輸出端。與非門電路包括第三、第四、第五多路選擇器、第二電阻、第二憶阻器、第三憶阻器、第二接地開關和第三接地開關；第四多路選擇器的一路作為與非門第一輸入端；第五多路選擇器的一路作為與非門第二輸入端。第二電阻一端作為與非門輸出端。或非門電路包括

已有樣品/n基于HZO鐵電FinFET的混合存儲器件。該器件在電荷俘獲模式下，表現(xiàn)出高耐 久性（>1012），高操作速度（<20ns），良好的數(shù)據(jù)保持特性（104@85oC），與DRAM 的性能相近，為在SOC芯片及CPU芯片中集成嵌入式DRAM提供了可能。當器件工作在 電籌翻轉模式下的時候，器件表現(xiàn)出非常好的數(shù)據(jù)保持特性（>10年）以及對讀取 信號串擾的免疫能力，使該器件同時具有優(yōu)越的不揮發(fā)存儲特性。

在煉油、石油化工生產過程中，換熱器不僅是保證生產過程正常運轉不可缺少的設備，而 且是回收生產過程中存在的大量余熱并加以充分利用的重要設備。 調查顯示90%以上的換熱器存在污垢問題，在工業(yè)生產過程中由于污垢造成的浪費和損失 非常嚴重。在美國和英國等工業(yè)發(fā)達國家，污垢造成的總損失約占國內生產總值的0.25%。污 垢是在與流體相接觸的過程中，固體表面上逐漸積聚起來的一層固態(tài)或軟泥狀物質。污垢會降 低換熱設備運行效率，加大換熱設備的功率消耗。換熱器結垢后，不但造成換熱器能力下降， 裝置能耗增加，還導致?lián)Q熱器運轉周縮短，嚴重時將造成裝置加工能力下降甚至導致非計劃停 工檢修，影響裝置的安全穩(wěn)定長周期運行。 表面工程技術通過改變材料表面的特性，可以有效強化冷凝傳熱和防治污垢在傳熱表面的 沉積。因此，解決換熱設備，尤其是伴有相變傳熱的冷凝器等的結垢和傳熱強化問題，在日益 強調節(jié)能降耗的今天，具有特別重要的意義。相對于其他諸如添加功能化學品、采用流化床、 施加物理場等方法，表面工程技術方法具有更寬的適用范圍。 華東理工大學針對在用涂層熱阻高、壽命短等問題，開發(fā)出納米強化復合鎳基金屬涂層， 強化了涂層的阻垢耐蝕性能，并有很好的強化冷凝性能，并應用到焦化裝置的富胺液加熱器， 節(jié)能效果顯著。

已有樣品/n64Mb ReRAM 芯片和內嵌ReRAM IP 的SOC 由紫光國芯等單位共同設計，在實現(xiàn)基于ReRAM 存儲機理和單元特性的讀寫電路、芯片構架、可測試性設計、冗余設計、糾錯設計和系統(tǒng)訪問管理等關鍵技術方面實現(xiàn)了突破和創(chuàng)新。兩款芯片均已經在相關驗證系統(tǒng)完成了應用演示等相關測試，其中64Mb ReRAM 芯片可成功實現(xiàn)數(shù)據(jù)文件、圖形文件及多媒體文件的讀寫編輯及實時播放操作，在功耗、速度和壽命等方面取得了令人滿意的效果。

本發(fā)明公開了一種阻性傳感器陣列測量裝置，所述阻性傳感器陣列為共用行線和列線的阻性傳感器陣列；該測量裝置包括：標準電阻行，其包括一行N個標準電阻，被增設于阻性傳感器陣列中，從而得到一個新的共用行線和列線的（M+1）×N電阻陣列；（M+1）個運算放大器，與電阻陣列的（M+1）條行線一一對應，各運算放大器的反相輸入端、輸出端分別通過一根連接線與其所對應行線連接；控制器，其具有至少(M+1)個IO端口以及至少N個ADC采樣端口，其中的(M+1)個IO端口與（M+1）個運算放大器的同相輸入端一一對應連接，其中

"專業(yè)測量低阻的發(fā)明儀器：可測最低阻值0.000001Ω；在實際應用中，還可測0.000001V的交流電壓和0.000001A的交流電流。 "

隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網、區(qū)塊鏈等新一代信息技術興起，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸式增長，傳統(tǒng)計算系統(tǒng)的算力難以滿足海量數(shù)據(jù)的計算需求。與此同時，摩爾定律逐漸放緩，單純依靠提高集成度、縮小晶體管尺寸來提升芯片及系統(tǒng)性能的路徑正面臨技術極限，通過引入憶阻器新器件、模擬計算新范式、存算一體新架構，將拓展出全新的高性能人工智能芯片與系統(tǒng)，實現(xiàn)計算能力的飛躍。 目前被廣泛使用的經典馮·諾依曼計算架構下數(shù)據(jù)存儲與處理是分離的，存儲器與處理器之間通過數(shù)據(jù)總線進行數(shù)據(jù)傳輸，在面向大數(shù)據(jù)分析等應用場景中，這種計算架構已成為高性能低功耗計算系統(tǒng)的主要瓶頸之一：數(shù)據(jù)總線的有限帶寬嚴重制約了處理器的性能與效率，且存儲器與處理器之間存在嚴重性能不匹配問題。憶阻器存算一體系統(tǒng)把傳統(tǒng)以計算為中心的架構轉變?yōu)橐詳?shù)據(jù)為中心的架構，其直接利用阻變器件進行數(shù)據(jù)存儲與處理，通過將器件組織成為交叉陣列形式，實現(xiàn)存算一體的矩陣向量乘計算。憶阻器存算一體系統(tǒng)可以避免數(shù)據(jù)在存儲和計算中反復搬移帶來的時間和能量開銷，消除了傳統(tǒng)計算系統(tǒng)中的“存儲墻”與“功耗墻”問題，可以高效、并行的完成基礎的矩陣向量乘計算，未來極有潛力成為支撐人工智能等新興應用的核心技術。 清華大學吳華強教授團隊實現(xiàn)了材料與器件、電路設計、架構和算法的軟硬件協(xié)同等多方面原始創(chuàng)新，解決了系統(tǒng)精度損失等被廣泛關注的難題： 材料與器件創(chuàng)新。科研團隊選擇了電學特性穩(wěn)定的二氧化鉿作為憶阻層核心材料，提出了通過插入少量氧化鋁層來固定離子分布、抑制晶粒間界形成的新理論，提出了引入熱增強層的新原理器件結構，成功抑制了憶阻器非理想特性的產生。 電路設計創(chuàng)新。開發(fā)了一套憶阻器與晶體管的混合電路設計方法，提出“差分電阻”設計思想，采取源線電流鏡限流設計，抑制了憶阻器電路中可能產生的各種計算誤差。 算法創(chuàng)新。提出了混合訓練算法，僅用小數(shù)據(jù)量訓練神經網絡并只更新最后一層網絡的權重，即可將存算一體硬件系統(tǒng)的計算精度達到與軟件理論值相同的水平。 “技術鏈”創(chuàng)新。從“單點技術突破”拓展到“技術鏈突破”，開發(fā)了針對憶阻器存算一體芯片的電子設計自動化（EDA）工具，打通了從電路模塊設計到系統(tǒng)綜合再到芯片驗證的設計全流程。 上述理論和方法發(fā)表于《自然》《自然·納米技術》《自然·通訊》等國際頂級期刊，以及被譽為“集成電路奧林匹克”的“國際固態(tài)電路大會”等頂級學術會議。研究成果被“國際半導體技術路線圖”和30多部綜述文章長篇幅引用。團隊已在該研究方向申請國內外專利72項，其中30項已獲得授權，知識產權完全自主可控。 團隊已研制出全球首款憶阻器存算一體芯片和系統(tǒng)，集成了8個憶阻器陣列和完整的外圍控制電路，以更小的功耗和更低的硬件成本大幅提升了計算設備的算力。全系統(tǒng)的計算能效比當前主流的人工智能計算平臺——圖形處理器（GPU）高兩個數(shù)量級。團隊還設計了一款基于130nm工藝研制的完整憶阻器存算一體芯片，在MNIST數(shù)據(jù)集上計算速度已超過市面上28nm工藝的四核CPU產品近20倍，能效有近千倍的優(yōu)勢。

項目成果/簡介:隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網、區(qū)塊鏈等新一代信息技術興起，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸式增長，傳統(tǒng)計算系統(tǒng)的算力難以滿足海量數(shù)據(jù)的計算需求。與此同時，摩爾定律逐漸放緩，單純依靠提高集成度、縮小晶體管尺寸來提升芯片及系統(tǒng)性能的路徑正面臨技術極限，通過引入憶阻器新器件、模擬計算新范式、存算一體新架構，將拓展出全新的高性能人工智能芯片與系統(tǒng)，實現(xiàn)計算能力的飛躍。