面向神经形态计算的异构集成与信号完整性协同优化前沿进展

《IEEE Transactions on Components, Packaging and Manufacturing Technology》：Foreword: Special Section on Advances in Heterogeneous Integration for Neuromorphic Computing

　　本专题聚焦神经形态计算系统在异构集成中的关键挑战，特邀编辑推荐研究人员围绕3D集成、存内计算架构、电磁兼容等主题开展创新研究。系列成果包括采用硅光互连实现万亿参数模型训练、提出抗辐照屏蔽结构、开发信号完整性优化的Chiplet布局方法等，为高能效AI硬件设计提供重要技术路径。

　　

随着人工智能进入第三波发展浪潮，传统冯·诺依曼架构在处理复杂并行计算任务时暴露出能效瓶颈，神经形态计算作为突破性技术范式受到广泛关注。这种模拟大脑信息处理机制的计算方式，特别适合高性能AI应用场景，但其硬件实现需要协同设计传感器、存储器、计算单元等多元电路组件，并整合RRAM（阻变存储器）、异构集成、多技术节点等前沿技术。当前神经形态系统的发展面临多重挑战：智能材料与器件创新、模数混合电路架构设计、多维系统集成工艺、非理想化可靠性问题以及软硬件协同设计方法等关键难题亟待攻克。

发表于《IEEE Transactions on Components, Packaging and Manufacturing Technology》的这期特刊集中展示了该领域的最新突破。研究团队通过创新性的硬件解决方案，在三维集成、存内计算架构优化、电磁兼容性等方向取得了系列进展。在技术方法层面，研究人员主要采用：1）基于3D DRAM加速器与共封装光学互连的异构集成方案；2）结合变异故障感知CSD量化与渐进映射的混合优化框架；3）针对辐射和电磁干扰的屏蔽结构与抗干扰放大器设计；4）信号完整性驱动的Chiplet布局布线优化方法；5）大规模忆阻器交叉阵列的神经元电路设计。

训练万亿参数大模型的3D集成方案

Sharda团队探索了共封装光学互连技术在三维集成设计中的应用，通过光电子融合方案突破了互连带宽限制，为万亿参数大语言模型的训练提供了硬件加速基础。该研究首次在神经形态计算框架下实现了光电子协同设计，显著提升了数据吞吐量。

存内计算架构的可靠性优化

Xiao等人提出的VFA-CSD（变异故障感知正则符号数字）量化方案与PMA（渐进映射方法）混合框架，有效应对了存内计算部署中的器件变异和卡滞故障问题。Nguyen团队开发的NOMA（存储器网络架构）通过故障突触权重重分配策略，提升了三维集成电路在脉冲神经网络中的容错能力。

电磁兼容与辐照防护创新

Li课题组针对三维异构集成神经形态芯片的电磁干扰和辐射敏感性问题，设计了专用屏蔽结构。Shivdeep团队则系统分析了CMOS交叉架构中电磁干扰对推理可靠性的影响，并提出了免疫放大器解决方案，为高密度集成下的信号保真度提供了保障。

Chiplet级系统集成优化

Kim等人建立的信号完整性感知分层优化方法，实现了多芯片粒系统的布局布线协同优化。Li团队则通过神经元电路设计与信号完整性分析的联合仿真，为大规模忆阻器交叉阵列的实际部署提供了设计准则。

这些研究成果从材料、器件、电路到系统集成多个层面推动了神经形态计算的发展。在三维集成领域，光电子互连与屏蔽结构的创新解决了高密度集成的信号完整性和电磁兼容问题；在架构层面，存内计算的可靠性优化方法和故障容忍机制显著提升了系统鲁棒性；而Chiplet级别的协同设计方法则为异构集成提供了可扩展的解决方案。这些技术突破不仅加速了神经形态计算硬件的实用化进程，也为后摩尔时代计算架构的演进提供了重要参考。随着异构集成技术的不断成熟，神经形态计算有望在边缘计算、类脑机器人等场景发挥更大价值。