铂电阻芯片

电阻标准是电学计量的基石之一。为了适应国际单位制量子化变革和量值传递扁平化趋势，推动我国构建电子信息产业先进测量体系，补充国家量子化标准，开展电学计量体系中电阻的轻量级量子化复现与溯源关键技术研究至关重要。与传统砷化镓基二维电子气（2DEG）相比，石墨烯中的2DEG在相同磁场下量子霍尔效应低指数朗道能级间隔更宽，以其制作的量子霍尔电阻可以在更小磁场、更高温度和更大电流下工作，易于计量装备小型化。此外，量子电阻标准的性能通常与石墨烯的材料质量、衬底种类和掺杂工艺相关。如何通过克服绝缘衬底表面石墨烯成核密度与生长调控的瓶颈，获得高质量石墨烯单晶，并以此为基础，优化器件结构和工艺，开发出工作稳定且具有高比对精度的量子电阻标准芯片至关重要。近日，中国科学院上海微系统与信息技术研究所报道了采用在绝缘衬底表面气相催化辅助生长石墨烯，成功制备高计量准确度的量子霍尔电阻标准芯片的研究工作。相关研究成果以“Gaseous Catalyst Assisted Growth of Graphene on Silicon Carbide for Quantum Hall Resistance Standard Device）”为题，发表于期刊《Advanced Materials Technologies》上。研究人员首先采用氢气退火处理得到具有表面台阶高度约为0.5nm的碳化硅衬底，然后以硅烷为气体催化剂，乙炔作为碳源，在1300°C条件下，生长出高质量单层石墨烯。该温度条件下衬底表面台阶依然可以保持在0.5nm以下。采用这种方法制备的石墨烯可以制成量子电阻标准器件，研究团队直接将该量子电阻标准器件集成于桌面式量子电阻标准器，在温度为4.5K、磁场大于4.5T时，量子电阻标准比对准确度达到 1.15×10-8，长期复现性达到3.6×10-9。该工作提出了适用于电学计量的石墨烯基工程化、实用化的轻量级量子电阻标准实现方案，通过基于其量值的传递方法，可以满足不同应用场景下的电阻量值准确溯源的需求，补充国家计量基准向各个行业计量系统的量传链路。中科院上海微系统与信息技术研究所是该研究工作第一完成单位，陈令修、王慧山和孔自强为共同第一作者，通讯作者为上海微系统所的王浩敏研究员和中国计量科学研究院的鲁云峰研究员。该研究工作得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金项目、中科院先导B类计划和上海市科委基金的资助。论文链接：https://doi.org/10.1002/admt.202201127

近日，湖北省2022年度 “工业铂电阻温度计计量比对”总结暨比对报告会以“线下+线上”的形式召开。 　　本次比对由湖北省市场监督管理局(以下简称湖北省市场监管局)组织开展，湖北省计量测试技术研究院(以下简称湖北省计量院)作为主导实验室。中国计量科学研究院首席计量师原遵东、研究员孙建平，湖北省市场监管局计量处副处长徐冬冬，湖北省计量院副院长葛久志，以及省内外14家法定计量机构的负责人、专业技术人员共25人参会。 　　会上，湖北省计量院详细汇报了此次比对的实施方案和比对结果，全面总结、梳理分析了比对工作情况。围绕比对过程中遇到的技术难题，评审专家与各参比实验室就数据处理、不确定度评定等方面进行了交流讨论，并提出合理化建议。经过评审，与会专家一致认为，此次比对技术方案符合要求，比对过程规范，比对结果合理，同意比对结果报告通过答辩。 　　工业热电阻温度计是利用金属导体在不同温度下的电阻值变化来反映温度变化的测温仪器，目前广泛使用在工业生产、民生检测、航空航天等诸多生产领域测温及控温系统中。 　　此次比对检验和提升了相关计量技术机构的计量能力，保证了全省工业热电阻温度计量值传递的准确可靠。以此次比对为契机，湖北省计量院将及时总结经验、加强质量管理，形成可复制可推广模式，促进比对工作水平进一步提升；持续提升温度计量领域量值传递能力，努力为现代制造业发展、现代先进测量体系建设提供高水平计量技术支撑。 　　湖北省计量测试技术研究院是中共中央批准设立的国家级法定计量检定机构——中南国家计量测试中心的技术实体，是由湖北省人民政府依法设置、直属湖北省市场监督管理局领导的全省最高等级法定计量机构,也是具有第三方公正地位的社会公益型科研事业单位。

人工智能技术的发展浪潮极大地改变了人类的生产生活方式，对当前人类文明的各个领域产生了深刻的影响，并且还将持续深入地影响下去。但人工智能技术依靠大算力的支撑，随着技术的爆炸式发展，它对大算力的需求也节节高升。然而，现有的算力短缺与庞大的算力需求之间形成了越来越突出的矛盾。芯片作为算力的物质载体，面临着急需攻克的挑战。如何加快研制高算力、高能效的芯片，解决庞大的算力缺口，实现算力的大幅提升，是当前的硬件技术需要解决的迫切问题，也是卡住人工智能技术发展速度“脖子”的核心问题。日前，清华大学集成电路学院教授吴华强、副教授高滨团队基于存算一体计算范式，研制出全球首颗全系统集成的、支持高效片上学习（机器学习能在硬件端直接完成）的忆阻器存算一体芯片，在支持片上学习的忆阻器存算一体芯片领域取得重大突破，有望促进人工智能、自动驾驶、可穿戴设备等领域发展。相关成果以“面向边缘学习的全集成类脑忆阻器芯片”（EdgeLearning Using a Fully Integrated Neuro-Inspired Memristor Chip）为题在线发表在最新一期的《科学》上。图源：unsplash什么是忆阻器芯片呢？据介绍，忆阻器（Memristor）是继电阻、电容、电感之后的第四种电路基本元件。在忆阻器芯片发明之前的传统芯片都是基于冯诺依曼模型的，它将存储器和处理器分开，并通过数据总线进行连接，需要在处理器和内存之间来回移动数据。这种存算分离带来的高能耗和高延迟、低隐私和低安全性、低适应性和低鲁棒性，成为制约算力提升的一大挑战。为了解决这些问题和挑战，一种新的计算范式被提出，即存算一体计算范式。存算一体计算范式是指将存储器和处理器集成在一个芯片上，并利用存储器本身的物理特性来进行计算。这样就解决了传统计算架构范式的不足。图源：unsplash存算一体计算范式的关键是存储器本身就具有计算功能，为了实现这一点，一种新型的存储器件被发明，这就是忆阻器。忆阻器是一种像人脑神经元一样具有记忆功能的电阻器，在断电之后，它仍能“记忆”起之前通过的电荷。它是电子学领域的一项重大突破，在数据存储、计算、加密和通信方面都表现出了巨大的潜力。自 2012 年以来，清华大学钱鹤、吴华强、高滨团队从研发忆阻器件、原型芯片起步，一步步发展到系统集成、计算理论，研制出全球首颗全系统集成的、支持高效片上学习的忆阻器存算一体芯片，所有与学习相关的计算均在该芯片上完成。图源：unsplash硬件实测结果显示，该芯片包含支持完整片上学习所必需的全部电路模块，在涉及图像分类、语音识别、控制任务的多个片上学习任务中，该芯片的能耗仅为先进工艺下专用集成电路（ASIC）系统的3%，同时有望实现75倍的能效提升，还能够有效保护用户隐私和数据。展示出高适应性、高能效、高通用性、高准确率等特点，极具满足人工智能时代高算力需求的应用潜力。