清华13篇、北大6篇！ISSCC 2023论文收录量，中国第一
来源:芯东西发布时间:2023-03-132582浏览
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编辑|漠影
芯东西3月13日报道，被业界誉为“芯片设计国际奥林匹克会议”的国际固态电路大会（ISSCC 2023）近日在美国旧金山举行。今年恰逢ISSCC 70周年大庆，这也是自2020年疫情以来首次全线下模式召开的芯片设计领域的国际盛会，来自全球产学界的数千名领域专家齐聚。ISSCC始于1953年，是全球学术界和工业界公认的集成电路设计领域最高级别会议，通常是各个时期国际上最顶尖固态电路技术最先发表之地。世界上第一个集成模拟放大器芯片、第一个8位微处理器芯片、第一个32位微处理器芯片、第一个1Gb内存DRAM芯片、第一个多核处理器芯片等里程碑式发明均是在ISSCC首次披露。在2023年ISSCC共录用的198篇同行评审论文中，中国大陆及港澳地区贡献了59篇，排名世界第一，中国台湾地区贡献了23篇。其中清华大学为第一署名单位的论文共入围13篇，北京大学有6篇论文获收录。
▲中国机构获ISSCC收录文章趋势（图源：清华大学电子工程系）
本届大会上，北京大学集成电路学院/集成电路高精尖创新中心共有6篇高水平论文入选，研究成果覆盖了存算一体AI芯片、模拟与数字混合芯片、时钟芯片、高速互连芯片等领域，涉及ISSCC大会全部12大领域中的4个领域，论文数在国际高校里排名第5，在国际高校和企业里排名第9,这也是北京大学连续4年在ISSCC大会上发表论文。清华大学电子工程系共有5篇高水平论文入选，研究成果涵盖了近似数字存内计算电路、面向自动驾驶等领域的3D点云处理器、超低功耗模数转换电路、宽带太赫兹倍频芯片、面向神经接口的超低功耗高吞吐率发射机设计。本文将这11篇论文分为存算一体/近存计算芯片、3D点云处理器芯片、面向物联网IoT应用的芯片、模数转换芯片、通信芯片五大类。具体介绍如下：01.存算一体/近存计算：减少功耗开销，大幅提高能效
▲（a）差值求和存内计算芯片数据流与架构图（图源：北京大学集成电路学院）
北京大学黄如院士-叶乐教授团队，提出了差值输入技术和差值矩阵乘法技术，通过将输入特征值由绝对量变为变化量的方式，降低了存内计算阵列计算功耗，并实现自适应的输出分布集中；此外，还提出了低位优先模数转换器，通过减少较小数据模数转化次数的方式，在不损失计算精度的情况下，显著降低了模拟存内计算中的模数转换功耗。基于上述创新技术，该课题组研制了差值求和模拟存内计算芯片，在8-bit输入/8-bit权重/全精度输出的情况下，实现了21.38TOPS/W的峰值能效，1.44TOPS/mm2的峰值单位面积算力；在综合评估指标（=能量效率×面积效率）下，达到了26.72TOPS/W×TOPS/mm2，是世界最好的存内计算芯片的1.25倍。该创新具有高能效、高算力、高通用性三大特性，可应用于边缘端AI计算场景，如图像识别、语音识别、安防监控等。该创新有望与图像传感器相结合，实现针对边缘端AI的感存算一体高效智能处理。
▲（b）存内计算芯片显微照片（图源：北京大学集成电路学院）
2、近似数字存内计算芯片：同工艺下能效提升3倍以上清华大学刘勇攀、贾弘洋、杨华中教授等发表题为《用于神经网络推断的28nm 38~102TOPS/W 8-b无乘近似数字SRAM存内计算宏》（A 28-nm 38-to-102-TOPS/W 8-b Multiply-less Approximate Digital SRAM Compute-In-Memory Macro for Neural-Network Inference）的论文。数字存内计算技术相比于模拟存内计算具有高精度、易集成的特点，但其能量效率和面积效率受数字乘累加电路限制难以进一步提升。针对该关键问题，研究团队设计并流片验证了一款基于SRAM的高能效近似数字存内计算芯片。该芯片采用加法网络近似传统卷积网络，通过L1距离代替乘法运算，大幅削减了数字电路开销，同时采用预计算重塑数据流，将绝对值计算进一步简化为比较操作。此外，设计的高密度动态逻辑比较器通过电路级的可约束近似计算进一步提升能效和面积效率。基于以上创新点设计的存内计算芯片采用28nm工艺制造，峰值8比特计算能量效率达到102TOPS/W，相比于相同工艺下数字存内计算工作能效提升3倍以上，展示了近似数字存内计算电路的性能优势。
▲存内计算核心芯片及硬件指标（图源：清华大学电子工程系）
02.3D点云处理器芯片：支持实现4类稀疏卷积，能效提升2倍以上
▲点云加速器芯片及硬件指标（图源：清华大学电子工程系）
03.面向物联网应用的芯片：创高能效、低功耗世界记录
▲（a）电容传感器架构图和创新技术（b）电容传感器芯片显微照片和性能对比图（图源：北京大学集成电路学院）
2、极低功耗振荡器芯片：创功耗最低的世界纪录该工作以《A 150kHz-BW 15-ENOB Incremental Zoom ADC with Skipped Sampling and Single Buffer Embedded Noise-Shaping SAR Quantizer》为题，发表于今年ISSCC，文章的第一作者是北京大学集成电路学院博士生王宗楠，文章的通讯作者是唐希源研究员。北京大学集成电路学院博士后张奕涵作为第一作者、叶乐教授作为通讯作者，发表了题为《一款22nm CMOS工艺下利用基于Gm-C的电流注入控制电路实现的0.954nW 32kHz晶体振荡器》（A 0.954nW 32kHz Crystal Oscillator in 22nm CMOS with Gm-C-Based Current Injection Control）的论文。该工作面向智能物联网AIoT芯片应用，针对需要周期唤醒的AIoT芯片，设计并实现了一款超低功耗晶体振荡器电路，并实现了综合条件下国际领先的低功耗与计时精度。北京大学黄如院士-叶乐教授团队提出了基于Gm-C的电流注入时间控制电路与振幅检测电路：该技术创新性地利用了Gm-C这一基础模拟电路模块，解决了电荷注入式晶体振荡器的电流注入时间与大小控制的挑战，使得基于此技术的32kHz实时时钟（RTC）电路能够在实现高精度计时的同时，在应用环境温度范围内仅消耗最多不到2nW的功耗；与此同时，由于模拟电路功耗主要取决于其偏置电流，在内置电流源的情况下，该电路较已发表的同类工作相比，实现了功耗对温度最低的敏感性。
▲（a）电流注入型晶振结构与电路图（图源：北京大学集成电路学院）
基于上述创新理念与技术，课题组研制了一款基于22nm CMOS工艺的超低功耗32kHz晶体振荡器芯片。该电路在使用ECS-2X6X音叉型32kHz晶体下，在25˚C室温下的平均功耗仅为0.954nW，取得了已发表过的基于32kHz电流注入晶体振荡器中功耗最低的世界纪录。其在80˚C下的功耗仅为1.90nW，为低功耗晶体振荡器中的世界纪录。该晶体振荡器在长时工作下表现出了低至6ppb的Allan误差（Allan Deviation），取得了单电源晶体振荡器电路的长时稳定性世界纪录。该电路可广泛应用于面向环境应用的IoT芯片中，作为其中低功耗高精度实时时钟模块的核心。
▲（b）晶振芯片显微照片（图源：北京大学集成电路学院）
04.模数转换：最高输入带宽，最低系统功耗
▲（a）缩放式模数转换器电路及原理图（图源：北京大学集成电路学院）
基于上述创新技术，课题组研制了一款基于28nm CMOS工艺的增量型缩放式模数转换器芯片。该款芯片一次模数转换仅需要8次采样，在低频2.5kHz和中频20kHz的输入信号下分别达到了92.5dB和92.2dB的信噪失真比，系统功耗为160μW，在同类的缩放式模数转换器中具有最高的输入带宽（150kHz），且易于驱动，单次转换所需的输入驱动开销最小，整个系统达到了国际领先的模数转换器能效水平（182.2dB FoM）。该电路可广泛应用于多种物联网应用场景，并且为如缩放式模数转换器的多步模数转换器提供了新的实现和量化方法。
▲（b）缩放式模数转换器芯片显微照片（图源：北京大学集成电路学院）
2、超低功耗模数转换芯片：相同指标下功耗最低的ADC清华大学揭路教授和孙楠教授等发表了题为“A 10mW 10-ENOB 1GS/s Ring-Amp-Based Pipelined TI-SAR ADC with Split MDAC and Switched Reference Decoupling Capacitor”的论文。下一代无线通信系统（如WiFi-7）向着更高带宽与更高阶调制进展，对高速（>1GS/s）中高精度（>12比特）模数转换器（ADC）有着迫切需求，且ADC功耗往往成为系统的功耗瓶颈。针对高速高精度ADC的低功耗设计挑战，研究团队采用了流水线与时间交织融合的架构，在避免了时间交织复杂校准的同时大幅降低了功耗；针对高速余差放大器设计问题，通过分裂电容的方式解决了低电源电压下高速环形放大器的PVT稳定性问题。基于该架构设计的12比特ADC采用28nm工艺实现，在1GS/s采样率下包含基准缓冲器的总功耗仅为10mW，并达到63dB的SNDR，是目前相同指标下功耗最低的ADC。
▲显微照片（上）及与世界先进水平能效的对比（下）（图源：清华大学电子工程系）
05.通信芯片：高速率、高可靠、高能效
▲（a）发送机架构图（图源：北京大学集成电路学院）
基于上述创新设计，课题组研制了一款基于28nm CMOS工艺的超高速有线发送机芯片，并对芯片进行了性能测试与汇报。该发送机芯片实现了高达128Gb/s PAM-4的数据速率，并且取得了1.4pJ/b的能量效率；提出的可编程宽度脉冲发生器实现了13%的眼宽增长，且没有额外的功耗代价；相比传统前馈均衡，基于码型的预加重均衡机制使得眼图张开面积提高了约25%。该电路可广泛应用于数据中心、高性能计算等高通信需求的场景，为其提供高速率、高可靠的数据传输。
▲（b）发送机芯片显微照片（图源：北京大学集成电路学院）
2、超低功耗Gbps发射机芯片：实现首个高速无晶振的IR-UWB发射机清华大学张沕琳副教授等发表题为“A 1.8Gb/s, 2.3pJ/bit, Crystal-Less IR-UWB transmitter for neural implants”的论文。近年来脑机接口前沿领域涌现了一批千通道以上的高密度电极，与这些电极搭配的无线传输技术需要满足高速率（>1Gbps），低功耗（<10mW），小体积和经皮传输四大条件。针对这些挑战，研究团队首先设计了D16PPM-PWM-DBPSK的IR-UWB混合调制方式，让单个IR-UWB脉冲可以调制6bit信息，成倍减少相同数据率下的发射脉冲数量；同时采用差分编码的方式，降低了调制解调对晶振和PLL提供的高精度时钟的需求，适用于体积受限的无晶振场景。为了降低功耗，研究团队提出了基于多相环路振荡器的数字边沿组合发射机架构，通过高效率的脉冲生成模块，脉冲整形模块和PA模块，实现了所提出的混合调制方式。基于该架构的40nm发射机，在达到1.8Gbps的吞吐率的同时，功耗仅4.09mW，能量效率达到了2.3pJ/bit，实现了相关工作中最高的传输速度和最优的能量效率，也是首个高速无晶振的IR-UWB发射机。最后，这一发射机在体外经皮传输实验中实现了20cm的经皮传输距离。
▲芯片图片及性能对比（图源：清华大学电子工程系）
3、超高速接收机前馈均衡器芯片：适用于数据中心、Chiplet等该工作以《一款28nm工艺下，基于延迟线技术并支持低频均衡的0.43pJ/b，200Gb/s，5抽头接收机前馈均衡器》（A 0.43pJ/b 200Gb/s 5-Tap Delay-Line-Based Receiver FFE with Low-Frequency Equalization in 28nm CMOS）为题，发表于今年ISSCC先进有线互连技术分会场，文章的第一作者为北京大学集成电路学院博士生叶秉奕，文章的通讯作者为盖伟新教授。该工作面向超高速串行传输应用，针对传统判决反馈均衡器时序难以满足、前馈均衡器采样保持功耗较大的问题，设计并实现了一款超高速接收机前馈均衡器芯片，传输速率、均衡能力与能效比均为同类芯片最优水平。北京大学盖伟新-何燕冬教授团队提出了基于延迟线与分布式抽头的前馈均衡技术：该技术利用无源延迟线在超高速场景下损耗小的天然优势，解决了对模拟信号延时的功耗与噪声较大的问题，在实现200Gb/s超高速率均衡的同时，利用分布式结构降低了抽头负载电容引入的信号反射；此外，通过在抽头放大器中采用源极RC退化技术，赋予前馈均衡器灵活的低频均衡能力，避免仅靠增加抽头数量来消除长尾码间干扰，大幅降低了电路功耗。基于上述创新技术，课题组研制了一款基于延迟线的200Gb/s接收机前馈均衡器芯片。该芯片实现了对200Gb/s数据的均衡，可提供高达17.2dB的均衡能力，且能效比仅0.43pJ/b，均为接收机连续时间前馈均衡器的最优水平。
▲（a）接收机前馈均衡器架构图（图源：北京大学集成电路学院）
该均衡器芯片具有高带宽、低功耗、低噪声的优势，可广泛用于数据中心、Chiplet等串行数据传输应用中，为未来短距200Gb/s接收机提供了全新的低功耗解决方案。
▲（b）均衡器芯片显微照片（图源：北京大学集成电路学院）
4、宽带太赫兹倍频芯片：提高工作带宽、输出功率和基波抑制水平清华大学陈文华教授团队发表了题为“A 200-to-350GHz SiGe BiCMOS Frequency Doubler with Slotline-Based Mode-Decoupling Harmonic Tuning Technique Achieving 1.1-to-4.7dBm Output Power”的论文。硅基宽带太赫兹信号产生是实现低成本、高集成度的高精度雷达和高分辨率成像等系统的重要途径。针对传统硅基太赫兹振荡器和倍频器所面临的带宽受限和输出功率不足问题，团队提出了基于槽线的谐波调谐技术，通过槽线变压器结构为推-推式二倍频器（push-push frequency doubler）在超宽带范围内实现了高平衡度的基波输入和最佳二次谐波调谐，有效地提高了倍频器的工作带宽、输出功率和基波抑制水平。
▲宽带太赫兹倍频芯片（图源：清华大学电子工程系）
所提出的宽带二倍频器基于0.13μm SiGe BiCMOS工艺成功流片，在200至350GHz频带内实现了最高4.7dBm的输出功率和最大37dBc基波抑制水平，功率波动仅为3.6dB，其各项性能指标在超宽带范围内达到甚至超过了相似频段的窄带太赫兹倍频芯片。
▲宽带太赫兹倍频芯片指标（图源：清华大学电子工程系）
来源：北京大学集成电路学院、清华大学电子工程系新闻来源：芯东西，文中所述为作者独立观点，不代表icspec立场。更多精彩资讯请下载icspec App。如对本稿件有异议，请联系微信客服specltkj。
