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科学研究

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科研方向包括


1第三代半导体器件 集成电路设计

半导体器件以及集成电路是现代信息社会发展的基石。以氮化镓和碳化硅为代表的第三代半导体材料和器件在现代信息社会高速发展的背景下,从诸多方面展现出了优异的特性和广阔的应用前景,例如在大功率、高频率、恶劣环境等应用条件下都有超越传统半导体材料和器件的潜力。其应用包括高铁驱动、电动汽车驱动、清洁能源转换和输运、高功率高速充电、集群供电系统、雷达系统、5G通讯系统等等。而集成电路设计是半导体器件实现功能化的重要环节,目前集成电路设计正朝着人工智能化、高效计算、高集成度、低能耗、3D高密度集成等方向发展,具体包括人工智能、5G无线通讯、物联网、工业4.0/智能机械、车联网/自驾车、扩增/虚拟实境(AR/VR)、高效能运算(HPC)、软件及网络服务等方面。

第三代半导体器件 - 副本.png 集成电路设计.png

2太赫兹集成电路及人工智能芯片

太赫兹集成电路

高性能(高速,高频)集成电路芯片研究是国际研究前沿,也是国家“十三五”急需发展的研究方向。由于是高性能计算机服务器,高速雷达检测,高带宽通讯设备等的核心部件,现今多项高性能集成电路产品及相关技术(高频相控电路,高速数模转换器,高速数据连接,高频信号放大器,发生器等)都是亟待解决的科学热点。同时该方向也是包括Nature系列期刊,及IEEE ISSCC等顶级应用科学会议研究热点。

太赫兹集成电路 - 副本.png

  人工智能芯片

  尽管深度神经网络尤其是深度卷积神经网络已经在许多图像应用中展现了在准确率方面的强大性能,由此也涌现出了各种各样基于深度卷积网络的识别技术,但是现有基于CPU,GPU,FGPA或ASIC芯片的解决方案其在实时处理能力、计算效率和能量效率 上仍然还不能满足许多应用场景的需求,尤其是嵌入式设备和可穿戴设备的应用需求。因此着眼于以机器学习为主体的人工智能技术,实现用于边缘计算的下一代低功耗,高通量芯片已成为当前研发的重点。

人工智能芯片.png

3纳米压印及微流控器件

研究方向是进一步地提升纳米压印技术的工艺通量(through-put),减少纳米压印工艺的缺陷率(defect rate),提高技术的工作效率及稳定性,同时开发其在微电子集成电路、光电器件、微流控芯片、光电催化及新型光电器件的应用研究。

纳米压印-1.png纳米压印技术2.png

4MEMS和微纳传感器

随着物联网应用与智能传感技术的发展,研究重点围绕微纳加工与器件制造等领域,特别是适用于环境监测的自供能传感器节点技术,新型绿色能源转换与存储器件,微型探针设备等。

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5先进微电子材料和器件

在国家着力发展节能环保、智能制造、下一代信息技术等领域的背景下,对先进微电子材料和器件进行研究的重要性愈发显著。开展对氧化镓、高性能陶瓷、金刚石、高性能二维材料为代表的前瞻性先进电子材料和器件的研究是十分必要的。我们已经开始对这些材料和器件在新的应用领域进行探索性的研究,并逐步开发出具有自主知识产权成果,推动先进微电子材料和器件的发展。

先进微电子材料.png先进微电子材料2.png

6三维集成

随着集成电路技术达到5nm节点,基于微缩技术路线的潜力几乎被挖尽。在这之后,电子系统的大脑——存储器和处理器——将采用基于三维化的技术路线。目前,三维存储(3D-OTP3D-NAND3D-Xpoint)均已量产;三维计算将极大提高计算的效能。

三维集成.png

7封装

搭建一个多功能的封装实验室,具备打线,贴片,塑封等基本功能,为微电子学院、电子系、量子研究院等南科大院系提供芯片封装服务。此外,还将开展以下封装研发:

1) 基于金刚石衬底的封装研发课题;

2) GaN 功率放大的封装研发;

3) GaN SiC 电力器件的封装研发;

4) 纳米银烧结贴片材料。

二期包括建设先进面板级扇出封装平台,实现 chiplet( 小芯片) 异构封装集成。

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8EDA研究

着重研究开发EDA领域的先进算法及工具,重点应用于大规模电路及多物理系统仿真, 基于量子物理的新一代纳米器件/材料仿真以及其他新兴领域如机器学习及生物工程等。

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9图像识别处理器

基于计算机视觉的低功耗边缘人工智能VLSI体系结构和ASIC设计,具体包括图像处理、图像识别、机器学习的超大规模数字集成电路设计和系统集成。主要应用为自动驾驶和高级驾驶辅助系统。

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