徐伟凯，中共党员，集成电路学院2021级微电子学与固体电子学博士生，担任北京大学超大规模集成电路党支部党支书和专业班长。博士期间GPA为3.97，所修课程成绩全部为A类等级，目前以第一作者发表国际会议和期刊论文11篇，包括集成电路领域国际顶级会议IEDM、VLSI、DAC等，以及集成电路领域国际顶级期刊EDL等；以学生第一发明人申请国家发明专利14项，授权2项，申请美国专利2项。博士期间获评博士生国家奖学金，华为奖学金、中国电科十四所国睿奖学金、华泰证券科技奖学金、北京大学学术创新奖、北京大学三好学生标兵、北京大学三好学生（连续两年）、北京大学优秀团员等荣誉奖励。
01
坚定理想跟党走
做爱国奋斗的解题者
本科期间，徐伟凯曾担任全国党建样板支部学生书记，赴四省六地开展社会实践，组织支部成员在全国46处红色旧址开展学四史云宣讲活动，践行知中国、服务中国的初心。博士期间继续担任超大规模集成电路党支部党支书和专业班长。结合集成电路专业特色开展特色党日活动，联合微电子教职工党支部参观国家博物馆，与北京微电子技术研究所开展多次联学共建，增强支部党员的责任担当，投身国家集成电路事业。
02
脚踏实地做学问
做科研报国的求索者
徐伟凯师从集成电路领域专家黄如院士，以积极思考和不懈探索的精神，专注于解决集成电路领域技术难题，面向新型器件存储与计算，开展器件-电路-算法层面的协同设计与优化，目前以第一作者发表国际会议和期刊论文11篇。
内容可寻址存储器（CAM）是一种能够高效且并行执行存内搜索操作的技术，广泛应用于网络路由、数据库搜索等传统领域，以及分类聚类、模式匹配、视频与图像处理等新兴应用。传统基于CMOS技术的CAM设计在单元面积上存在较大的占用，随着器件尺寸的不断缩减，量子隧穿等效应引发的漏电问题使得摩尔定律和丹纳德缩放定律逐渐失去效力，这限制了通过缩小器件尺寸来提高存储密度、降低搜索延迟和能耗的可能性。同时，互联网、人工智能、大数据技术的快速发展带来了数据量的爆炸性增长，以及对资源受限的边缘计算任务的需求日益增长，这些都对CAM的面积和能量效率提出了更为严苛的要求。因此，传统CAM面临着硬件开销高、搜索能效低以及功能扩展受限的挑战。面对这些挑战，徐伟凯在器件电路和算法层面开展了一系列创新性研究，旨在突破现有技术的局限，为集成电路领域的发展贡献自己的力量。
一、基于新型铁电器件的CAM单元研究
在器件和单元层面，提出并研制新型铁电CAM，将CAM单元的硬件开销降低到理论最低。首先提出一种基于N型和P型铁电场效应晶体管的通用CAM，利用其相反的传输特性和铁电的多值存储，可以配置为三态CAM、多值CAM和模拟CAM。进一步提出并实验制备了具有双极特性的新型铁电鳍式隧穿场效应晶体管，在国际上首次以单支路单个器件实现了CAM操作，同时实现三态CAM和多值CAM，极大降低了硬件开销和能耗；在基于距离度量的少样本学习任务中相较于GPU的搜索速度提升3个数量级，能耗降低2个数量级。相关成果以第一作者发表在微电子器件和电路领域国际顶级会议VLSI、ESSERC以及领域内国际顶级期刊EDL上，并且是北京大学2022年发表在VLSI上的唯一一篇论文。
二、新型高效编码方式的CAM阵列研究
在阵列层面，提出新型组合编码方式，极大的提升CAM阵列的存储密度。提出一种用于CAM的新型可配置组合编码方式，根据实际应用的状态数，将多个存储节点进行组合编码，与传统的位互补编码方案相比，显著提高了编码效率；此外，将搜索的预充和评估阶段合并为一步自终止充电过程，进一步降低了搜索延时和能效。在蛋白质测序任务中相较于传统CMOS的CAM实现了19倍的速度提升和8倍的能耗降低。相关成果以第一作者发表在EDA领域的奥斯卡、集成电路设计顶级会议DAC上，并且徐伟凯是唯一学生作者。
三、面向新型智能应用的CAM研究
面向实际应用，开展算法-硬件协同设计优化、提出面向机器学习的线性距离度量CAM和面向智能优化的全局搜索求解CAM。记忆增强神经网络通过提取特征和特征检索实现图像分类等任务，是实现生物启发式终身学习的有效途径。提出一种基于小信号铁电电容交叉阵列实现乘累加操作用于特征提取，同时实现高线性度距离度量的CAM用于特征检索，相较于电阻式实现方式，消除了静态功耗，显著提高了能效。另一方面，将组合优化问题抽象为图网络并映射成伊辛模型求解近年来得到广泛关注，被认为是求解“NP-hard”问题的有效途径之一。但构建可根据实际问题配置伊辛图的可配置伊辛机仍然没有得到很好的硬件实现，本项目提出一种高能效可配置伊辛机，可以根据实际问题配置为任意连接的伊辛图。此外，铁电场效应晶体管存在的涨落问题会影响网络精度，提出一种单次负反馈写操作的方法，有效地抑制了铁电场效应晶体管的写操作涨落，在实现高精度大规模神经网络系统中显示了巨大的潜力。相关成果以第一作者发表在微电子器件领域的奥林匹克盛会IEDM，以及领域内国际顶级会议EDTM和顶级期刊EDL上，获评“CSTIC 2022 Best Student Award——1st prize”。
徐伟凯的研究成果为实现低硬件开销、高速低功耗的CAM提供了有效解决方案，并推动了CAM在智能万物互联时代的应用。此外，参与了与北京超弦存储器研究院合作的“新型氧化铪基铁电存储器研究”产学研项目，为新型非易失性存储器的研发及落地提供了可行的路径。目前正在针对大模型芯片算力瓶颈和能效瓶颈，开展硬件算法协同设计优化，在对底层器件电路有深刻的理解下，结合架构算法进行跨层次协同优化。相信在“科研报国”的路上，他还能在“工科攀登”中做的更多，为破解中国芯片“卡脖子”的技术难关贡献自己的力量。
来源 | 学生工作部
图片 | 徐伟凯
排版 | 文军
