北京大学信息工程学院首度有2篇论文入选IEDM，取得历史性佳绩
第71届国际电子器件大会（IEDM 2025）于2025年12月6日至10日在美国旧金山举行。在本届IEDM上，北京大学信息工程学院共有2篇高水平学术论文入选，研究成果包括神经形态计算与系统与设备可靠性等多个领域。按照论文第一单位统计，北京大学以21篇论文成为本届IEDM大会国际上录用论文最多的高校。北京大学已连续5年成为全球IEDM录用论文最多的高校，连续19年在IEDM大会上发表论文。相关内容简介如下：
面向多模态模型的PCM存算一体SoC级处理器芯片
随着人工智能向通用人工智能（AGI）演进，融合图像、文本等多种数据源的多模态模型成为研究热点。然而，在资源受限的边缘设备上部署这些模型面临着巨大的算法与硬件挑战。杨玉超教授课题组联合中科院上海微系统所宋志棠研究员团队，研制了一款基于40nm工艺的9Mb 64核相变存储器（PCM）存算一体SoC级处理器。针对传统电阻漂移模型难以精准预测随机电导分布和多模态融合计算复杂等问题，杨玉超教授课题组通过软硬件协同设计，实现了以下关键技术创新：1、基于机器学习的智能预测编程方法，针对PCM非晶态的结构弛豫特性，课题组提出了一种利用机器学习模型反向预测写入范围的智能编程方案。该方法根据漂移后的随机电导分布反向精准预测漂移前的电导写入范围，相比传统经验漂移模型，写入精度提升了26.3%。这一创新实现了对器件电导分布的灵活、高精度控制；2、利用PCM随机特性实现正激励（Positive-Incentive）分布，课题组创造性地利用PCM器件固有的随机电导特性来模拟“正激励噪声”（PI-noise）。通过将模拟电导用于编码层、随机电导用于正激励层，该芯片在硬件层高效实现了正激励分布，有效降低了任务熵，增强了图像与文本的语义融合能力，显著提升了模型在边缘端的泛化性能。
该工作以“Efficient Multimodal Fusion with Intelligent Predictive Programming Based on 64-Core PCM Compute-in-Memory Processor”为题发表，北京大学博士后闫龙皞和硕士生郑子彤为共同第一作者，中国科学院上海微系统与信息科技研究所宋志棠研究员和杨玉超教授为通讯作者。
面向异质集成的氢免疫氧化物半导体晶体管关键技术取得突破
随着显示技术与三维集成电路（3DIC）的快速发展，氧化物半导体（OS）与硅基材料的异质集成展现出巨大潜力。然而，集成工艺中不可避免的氢掺杂会严重恶化氧化物半导体场效应晶体管（OS FET）的性能与可靠性，成为制约其走向实际应用的关键瓶颈。针对这一挑战，北京大学深圳研究生院及深圳大学联合研究团队，创新性地提出并实现了一种异质集成兼容的氢排出层（HEL），成功研制出具有氢免疫特性的高性能OS FET，为先进显示与高密度集成系统提供了可靠的器件解决方案。
课题组围绕氢致退化机理与抑制技术开展了系统性研究，取得了以下两项关键技术创新：1. 基于缺陷工程的高效氢排出层设计团队提出了一种主动式氢管理策略，成功设计并制备了基于氧空位工程化的非化学计量比AlOₓ氢排出层。该设计的核心创新在于，在AlOx中工程化引入高浓度氧空位作为“氢陷阱”，并通过原子层沉积工艺精确调控氧空位含量，实现了对氢原子的高效捕获与局域化，创纪录地将氢扩散长度控制在60纳米以内。2. HEL在三维异质集成中的兼容性应用与验证研究团队将HEL成功应用于OS与多晶硅的三维单片异质集成架构。通过原子力显微镜与透射电镜表征，证实HEL满足了后端异质集成对界面质量的严苛要求，为后续纳米尺度器件的设计提供了关键工艺窗口。在集成验证中，HEL展现出卓越的性能保护能力：在100纳米沟长器件中，开关比提升超过10⁷；同时，器件的正/负偏压温度不稳定性被抑制在30mV/10mV以下，自热应力下的性能稳定性提升超过20倍，首次在氢污染环境下实现了纳米尺度OS FET的高性能、高可靠工作。
此项研究不仅为解决氧化物半导体异质集成中的氢污染难题提供了切实可行的技术路径，也为未来面向高分辨率显示、柔性电子与三维集成电路等创新应用奠定了关键的器件基础。
该工作以“Hydrogenation-Immune Oxide Semiconductor FETs via Hetero-Integration-Compatible Hydrogen Evacuation Layer”为题发表。北京大学博士生樊靖宇为论文第一作者，陆磊助理教授为通讯作者。
论文作者合影
实验与测试