首发 | 美国“电子复兴计划”中的“大学联合微电子计划”概况

时事 2024-11-07 18:09 北京

“大学联合微电子计划”（JUMP）是“电子复兴计划”3大项目群之一，于2018年1月正式启动，由DARPA与非营利性组织半导体研究联盟（SRC）合作，分阶段实施，每个阶段为期5年，每年投资4000万美元。该计划第一阶段于2022年12月结束，第二阶段（JUMP 2.0）于2023年1月正式启动。“大学联合微电子计划”聚焦基础研究，主要发挥高校基础研究优势，瞄准微电子领域长远发展，通过机理创新，为“电子复兴计划”其他项目孵化与长期创新提供牵引和支持。

第一阶段总体布局

“大学联合微电子计划”针对微电子技术与应用的重难点问题，组织多所高校共同组建专业研究中心进行攻关。第一阶段投入资金2.08亿美元，其中DARPA投资40%，半导体研究联盟投资60%。半导体研究联盟披露该计划第一阶段有3大目标：创建新的通用架构和系统设计技术，为新器件类型和新异构集成解决方案提供基础；设计研发新型电子元器件，使其能在保持现有性能不变时功耗降低1个—3个数量级；开展未来微电子人才培养，为美国储备优质研究力量。

第一阶段研究主题

“大学联合微电子计划”第一阶段共设立“从射频到太赫兹的传感器与通信系统”“分布式计算与网络”“认知计算”和“智能存储”4个聚焦应用的主题，为颠覆性系统或产品的实现提供科学与工程支撑；设立“先进架构与算法”“先进器件、封装与材料”2个聚焦基础的主题，为微电子技术发展提供共性学科基础性支撑。

从射频到太赫兹的传感器与通信系统　物联网、卫星通信、5G等前沿技术对频谱资源的需求增长迅速，促使现有通信频段愈发拥挤，供需矛盾愈发突出。为解决以上问题，“大学联合微电子计划”布局“从射频到太赫兹的传感器与通信系统”主题，旨在研发能在微波、毫米波或太赫兹下工作的新型传感或通信系统，实现能在复杂电磁环境下稳定运行的自适应通信服务能力。为实现以上目标，重点关注：具有可重构、自适应、多功能、多模式、可有效利用电磁频谱特征的先进通信系统；具有智能化、抗干扰、可扩展、自主操作与决策能力的信息处理系统及架构；可以互连多个传感器，实现超低功耗、高数据速率、远程传感通信的通信链路与集成通信组件；可以感知、监测多个变量的小型、低成本传感器以及大幅面柔性智能传感器。

太赫兹通信与感知综合技术研究中心画像

围绕该主题，“大学联合微电子计划”设立太赫兹通信与感知综合技术研究中心，由加州大学圣芭芭拉分校的马克·罗德威尔领导，参与高校包括：加州大学圣芭芭拉分校、加州大学伯克利分校、加州大学圣迭戈分校、康奈尔大学、麻省理工学院、纽约大学、斯坦福大学。

分布式计算与网络　分布式系统一般涵盖多个用户、应用及硬件，具有组网灵活、智能协作特点，是实现作战体系“灵巧化”的关键驱动。但是，物理层面的传输延迟与能耗限制往往使现有分布式计算机系统所能关联的软硬件资源十分有限。为解决以上问题，“大学联合微电子计划”布局“分布式计算与网络”主题，旨在探索一种创新型超大规模分布式架构，解决计算、存储和网络性能提升面临的能耗制约问题，打破现有硬件及分布式架构限制，有效提升拒止环境下战场指挥控制能力。为实现以上目标，重点关注：具有高扩展性和高效率的大规模分布式系统；可大幅降低延迟、能耗的数据中心级互联和网络创新技术；分布式网络系统的设计规范；弹性分布式计算技术；可将有线、无线通信的能效和数据传输速度提高一个数量级以上的架构、协议、算法及系统。

面向普遍感知、认知和行动网络的

计算及基础设施研究中心画像

围绕该主题，“大学联合微电子计划”设立面向普遍感知、认知和行动网络的计算及基础设施研究中心，由卡内基梅隆大学的安东尼·罗领导，参与高校包括：卡内基梅隆大学、加州大学伯克利分校、加州大学洛杉矶分校等。

认知计算　智能算法作为生成、分发、传播信息的底层逻辑和实现手段，决定了信息的产生形式和呈现方式，是推动未来战争边界拓展与推动认知域作战能力迭代的关键资源。为提高美军认知域作战能力，“大学联合微电子计划”布局“认知计算”主题，旨在通过冯·诺伊曼架构、非冯·诺伊曼架构或两种架构结合的方式创建一种新型认知计算系统，通过系统与使用者的实时互动以及大规模学习，实现自主推理及决策。为实现以上目标，重点关注：可自主获取、开展处理数据、感知、规划的辅助决策系统；情境感知、深度神经网络等适用于通识认知的通用算法；在载人或无人平台的硬件及软件层面实现高精度传感和反馈的人机接口；具有自优化、自修复、智能交互能力的弹性认知系统网络；具有更高性能与更高可扩展性的先进算法；用于模糊神经网络的新记忆元件与电路。

支持自主智能的类脑认知计算研究中心画像

围绕该主题，“大学联合微电子计划”设立支持自主智能的类脑认知计算研究中心，由普渡大学的考希克·罗伊领导，参与高校包括：普渡大学、亚利桑那州立大学、佐治亚理工学院、麻省理工学院、宾夕法尼亚州立大学等。

智能存储　信息技术的进步使数据的生成速度和数量大幅增加，数据传输在能耗、延迟以及带宽上的能力不足，使现有计算系统的数据处理面临严重瓶颈。为解决以上问题，“大学联合微电子计划”布局“智能存储”主题，旨在优化高性能智能存储的操作系统、编程模型、内存管理技术和原型系统架构，大幅提升体积密度、信息处理密度、能耗比及性能。为实现以上目标，重点关注：存算一体技术；新颖存储器架构；具有高扩展、高耐用、高集成的新型存储器件；制造相关存储器件所需的材料与工艺。

智能存储和存内计算技术研究中心画像

围绕该主题，“大学联合微电子计划”设立智能存储和存内计算技术研究中心，由弗吉尼亚大学凯文·斯卡德龙领导，参与高校包括：弗吉尼亚大学、康奈尔大学、宾夕法尼亚州立大学、加州大学洛杉矶分校、加州大学圣迭戈分校等。

先进架构与算法　当前分布式集群、对称多处理器等复杂系统架构通常由同构硬件组成，部署后难以修改，无法实现性能、能效和成本的灵活扩展。为解决以上问题，“大学联合微电子计划”布局“先进架构与算法”主题，旨在解决各种片上和片外异构加速器的设计和集成难题，创新架构与算法，使其具有比传统“CPU+GPU”等已知方法更优的效率、性能和扩展灵活性。为实现以上目标，重点关注：存内计算；可重构计算；软硬件协同设计技术；异构系统间的自动配置与自动调优机制；面向新技术与架构的编程语言；节能电路/架构以及先进电源管理技术；具有新颖存储架构的片上系统；软硬件加密技术；新架构的建模方法。

应用驱动架构研究中心画像

围绕该主题，“大学联合微电子计划”设立应用驱动架构研究中心，由密歇根大学瓦莱里亚·贝尔塔科领导，参与高校包括：密歇根大学、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校、麻省理工学院、康奈尔大学、哈佛大学、佐治亚理工学院等。

先进器件、封装与材料　为实现计算、传感、数据处理与存储技术的颠覆性突破，需要对基于新材料、新工艺的先进有源、无源器件以及新的互连与封装技术展开研究。为促进相关技术发展，“大学联合微电子计划”布局“先进器件、封装与材料”主题，旨在探索具有全新功能或特性，整体指标优于现有产品或技术的新材料、器件与工艺。为实现以上目标，重点关注：突触记忆器件、人工神经元等用于认知计算的先进元器件；新型嵌入式内存等先进智能存储器件；单片三维集成、异构等先进封装集成技术；面向新材料与新封装工艺的热管理技术；具有高可靠、高性能的有源、无源器件；先进柔性电子材料以及新型铁电材料。

节能集成纳米技术应用及系统驱动中心画像

围绕该主题，“大学联合微电子计划”设立节能集成纳米技术应用及系统驱动中心，由圣母大学的休曼·达塔领导，参与的高校包括：圣母大学、康奈尔大学、佐治亚理工学院、普渡大学、斯坦福大学、加州大学伯克利分校等。

第一阶段成效研判

经过5年研究，各中心面向学科基础技术及应用，累计承担259项研究任务，发表研究出版物6000余份，培养1600余名相关专业技术人员，向社会输送了大量优秀人才，围绕技术重点，取得多项突破。“大学联合微电子计划”第一阶段整体取得较好成效。

突破毫米波及太赫兹传感通信关键技术，推动构建海陆空天地多维通信架构。太赫兹通信与感知综合技术研究中心解决了高速率、高频网络面临的技术挑战，研发了低噪声高功率放大器、自对准磷化铟双极纳米晶体管等先进器件，相关成果为推动毫米波及太赫兹通信与感知系统的发展与应用做出重要贡献。2019年7月，在IEEE高级无线通信信号处理会议上，该中心发布了毫米波成像系统，系统具备极高的图像分辨率与精度，可有效提升恶劣条件下飞机自动驾驶以及机载感知能力；2022年6月，该中心在年度会议上公布了世界首个完全封装的电控单波束和多波束相控阵列，该阵列具有较高集成度与适用性，可有效推动海陆空天地多维通信架构的构建，促进异构通信网络的紧密网格化部署；截至2022年底，该中心共承担相关研究任务58项，发表学术出版物755篇，培养相关方向学生179名。

提升分布式系统安全与通信能力，孵化多个面向军事应用的分布式与先进感知系统。面向普遍感知、认知和行动网络的计算及基础设施研究中心致力于云计算和边缘计算的紧密结合，构建了具有高自主性与智能性的分布式计算中间层，提出了紧凑型、模块化多功能传感器及超低功耗硬件框架，提升改进了分布式系统的安全、通信、资源管理能力，有效推动了新一代感知与认知技术的发展及应用，相关增强现实边缘网络架构系统成果在军事和公共安全方面具有较大应用潜力。2019年4月，该中心开发出一种在通信受阻时，使用无人机群进行通信中继的方法。无人机群可根据通信需求灵活改变配置，定制数据容量及通信范围。相较于传统方法，该方法的信号传输容量提高了3倍；2022年10月，该中心提出一种面向公共安全和军事用途的增强现实加固型显示系统，该系统可以让用户在黑暗、烟尘等视觉视线受干扰，且没有事先安装标签或传感器的条件下，实现人工智能场景交互。截至2022年底，该中心共承担相关研究任务34项，发表学术论文733篇，培养相关方向学生191名。

提出具有强鲁棒性与高准确性的先进算法，发展满足实战需求的智能系统。支持自主智能的类脑认知计算研究中心通过对神经网络、人工智能等展开深入研究，在推动人工智能技术的作战运用方面作出重要贡献。2021年11月，该中心在《自然》期刊上披露一种薄膜高频天线阵列，可实现多设备间的灵活高带宽信息传输。该阵列具有极强的部署灵活性和伸弯韧性，可在飞机机翼、人体皮肤、建筑掩体等不同介质表面附着。2022年5月，该中心发布一种使无人机在森林等野外复杂环境中能够安全飞行的自适应重规划技术，飞行速度为2.5米/秒。截至2022年底，该中心共承担相关研究任务21项，发表学术论文1294篇，培养相关方向学生279名。

优化存算一体技术与复杂硬件设计，实现智能存储器件关键指标的跨越式提升。智能存储和存内计算技术研究中心研究存算一体技术、存储架构重构以及编译方法，设计的新型存算一体器件在吞吐量、缓存效率等方面均有较大提升，推动了高性能、数据密集型计算的发展。同时，该中心推出了多个复杂硬件设计系统，可有效减轻设计人员的工作量，实现高度可移植的异构智能存储器件的快速设计。2021年11月，该中心在IEEE计算机辅助设计国际会议上提出一种近内存图形处理器，相较于传统单用途图形处理器，吞吐量提高了1.2~1.9倍，显著提升了图形处理能力；2020年4月，该中心提出一种自动化模型生成系统，设计人员仅需提出性能与准确性需求，便可从已训练好的模型中自动生成符合要求的模型变体，极大降低了复杂硬件的设计难度，同时节约了成本与时间。截至2022年底，该中心共承担相关研究任务27项，发表学术论文891篇，培养相关方向学生223名。

推出开放性软件与测试平台，加快电子领域先进技术成果转化效率。应用驱动架构研究中心围绕系统设计创新展开研究，推出开源设计工具与先进技术测试平台，提出高度可复用的硬件、架构与模型，在简化下一代计算系统的设计制造难度、降低电子器件设计制造的成本与时间，以及打通前沿技术的应用转化路径方面收获颇丰。2022年8月，该中心发布在线代码布局优化系统，该系统可使代码配置文件始终与当前执行需求相匹配，并始终与运行代码完美映射，可将多种设计软件的运行速率提升1倍以上。2021年11月，该中心发布全球首个关注扩展现实的测试平台ILLIXR，该平台具有开源化、模块化、可扩展化特征，能有效支撑虚拟现实、增强现实等前沿技术的应用测试。截至2022年底，该中心共承担相关研究任务29项，发表学术论文977篇，培养相关方向学生265名。

铁电材料领域取得多项突出进展，为推动集成电路进一步发展奠定基础。节能集成纳米技术应用及系统驱动中心专注基础材料合成、新型器件、封装与单片异构集成方案的研究，在铁电材料、三维集成存储器等方面取得大量成果，为下一个“超大规模电路”时代的到来打下基础。2020年12月，该中心展示了一种基于单片三维集成的铁电场效应晶体管，具有低温处理、高可靠性与超快写入速度等优异特性。相较传统存储器，基于该晶体管的存储器在面积、能耗、延迟等性能方面均具有很大的优势。2022年10月，该中心宣布制备出一种基于二氧化锆的硅上薄膜，这种新材料在超薄状态下依旧具有较好的铁电性，《科学》期刊认为该成果将对下一代电子产品产生重要影响，具有广泛前景。截至2022年底，该中心共承担相关研究任务90项，发表学术论文1502篇，培养相关方向学生307名。

第二阶段规划布局

2023年1月，DARPA宣布“大学联合微电子计划”第二阶段正式启动，该阶段预计投入经费超2.45亿美元，将吸引42所高校共同组建7个全新的研究中心。该阶段将在第一阶段基础上，通过引入全新的思维理念，推动新想法付诸实践，实现高校与国防工业界间的高水平互动，加快思想交流与技术转型，维持美国微电子领域优势。DARPA在提案人研讨会上提出了该阶段的4个关注重点。一是加快技术探索，保护美国国内微电子知识产权；二是促进产研交流，加强微电子前沿技术转化效率；三是为“电子复兴计划”未来项目孵化奠定技术基础；四是培养包括DARPA项目经理在内的高水平研究人才。

该阶段设立“认知”“智能感知行动”“通信与连接”“分布式计算机系统与架构”“智能内存和存储”5个系统主题，旨在推动未来颠覆性架构与系统的实际应用；设立“先进单片和异构集成”“用于数字和模拟的高性能节能器件”两个技术主题，旨在研究推动未来电子技术发展的新材料、新器件与新互联方式。

认知主题方向　由乔治亚理工学院牵头，设立认知系统共同设计中心，旨在创建可持续大规模学习，有目的、有弹性、能自主运行的认知计算系统，实现安全有效地推理与决策。研究方向聚焦：下一代人工智能系统与架构；新兴计算方法；超越冯·诺依曼的架构创新；新计算范式的系统方法；跨学科协同设计、建模和基准测试。预计投入经费3770万美元。

智能感知行动主题方向　由佐治亚理工学院牵头，设立认知多频谱传感器中心，旨在寻求模拟集成电路的根本性突破，实现具备自动感知与推理能力的新一代智能接口，促进下一代人工智能和边缘设备的发展。研究方向聚焦：新型智能传感器；射频与太赫兹组件；光子学或其他模式的传感器阵列及相关信号处理技术；多传感器或多频段通信的系统封装与异构集成；电源管理；传感器数据处理；异常数据智能检测。预计投入经费2800万美元。

通信与连接主题方向　由哥伦比亚大学牵头，设立泛在连接中心，旨在发现无线通信、系统间通信、芯片间通信的新技术方法，为相关应用提供高宽带、低能耗连接方式。研究方向聚焦：驱动软件的可编程架构和演示；通信前端组件及子系统一体化解决方案；系统级设备和器件；异构集成和新封装方法；通信的安全性；数据的完整性与可靠性。预计投入经费3500万美元。

分布式计算机系统与架构主题方向　由伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校牵头，设立下一代分布式计算机系统的可演化计算中心，旨在实现可持续、可扩展异构系统，在分布式、低能耗通用计算方面取得突破式进展。研究方向聚焦：高能效计算和加速器结构中的分布式计算机系统及体系结构；高度异构的系统架构；跨学科协同设计。预计投入经费3960万美元。

智能内存和存储主题方向　由加州大学圣迭戈分校牵头，设立智能存储和内存处理中心，旨在对存储系统和内存子系统架构进行创新，以应对数据指数级增长的发展趋势。研究方向聚焦：全堆栈内存和存储中心；用于智能存储的架构和算法；先进的器件/电路/封装级创新和集成；面向大规模计算的演示平台；面向新型存储器件的评价标准和建模方法。预计投入经费5050万美元。

先进单片和异构集成主题方向　由宾夕法尼亚州立大学牵头，设立微电子系统异构集成中心，旨在从根本上改进三维单片和异构集成，使未来计算平台的性能密度和效率高于现有水平的100倍。研究方向聚焦：新型光电互连架构及先进封装；多芯片集成封装和单片集成；设计新型互连结构、材料和流程。预计投入经费3300万美元。

用于数字和模拟的高性能节能器件主题方向　由康奈尔大学牵头，设立卓越节能材料和器件中心，旨在研究具有新功能、新特性的材料与器件，相关成果可以增强或超越传统半导体技术，并能用于单片集成和异构互连，推动下一代数字和模拟器应用。研究方向聚焦：高性能数字和模拟器件；高性能有源、无源元件；新型存储器件；新型设计与建模技术；先进制造与集成技术；用于测量物理—电—热特性的新型测试平台；满足未来存储、互连需求的新型材料；基于新材料的晶体管；材料、器件、电路、架构、算法的可编程性协同设计。预计投入经费3400万美元。

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