圖說:IEEE 固態電路學會台北分會(SSCS)26日舉行ISSCC台灣記者會,右6為IEEE終身院士暨臺大電機系名譽教授汪重光,左5為鈺創董事長盧超群,左4為陽明交大教授廖育德廖育德教授,左6為陽明交大教授陳巍仁,左3為鈺創闕壯穎博士,右5為陽明交大教授陳科宏,右3聯發科薛育理博士,右2清華大學電機系教授彭朋瑞。
一年一度的國際固態電路研討會(ISSCC)被譽為晶片設計領域的奧林匹克大會, 匯集了全球最優秀的半導體專家和研究人員分享創新技術和科研成果。2025 ISSCC 學界有清華大學入選4篇、臺灣大學入選3篇、陽明交通大學入選2篇、成功大學1 篇;業界則有台積電、聯發科技皆獲選5篇,台灣團隊在國際舞台展現創新堅實的科研實力。
國際固態電路研討會(International Solid-State Circuits Conference,ISSCC)每年 2 月會在美國舊金山舉辦,每一屆都吸引無數全球頂尖專家共襄盛舉。IEEE固態電路學會台北分會(SSCS)26日舉行記者會,除了介紹2025 ISSCC 台灣入選論文與大會年度亮點論文外,特別邀請鈺創科技董事長盧超群及多位專家學者出席,為大家提供全球半導體產業趨勢與台灣指標性技術發展重點總覽。
清華大學由電機系張孟凡教授團隊入選1篇、黃朝宗教授團隊入選2篇、彭朋瑞教授 團隊入選1篇,張教授團隊入選的論文「一個 22nm、104.5 TOPS/W、μ-NMC-Δ-IM C 異質並適用於抗噪貝葉斯神經網路模型的 STT-MRAM 記憶體內運算巨集」則洞悉 現實生活中,環境噪音對於人工智慧邊緣裝置之影像辨識任務所造成的準確度影響,開發一支援抗噪神經網路模型的記憶體內運算架構,可應用於高可靠度影像辨識需求等場景。
清華大學電機資訊學院電機系黃朝宗教授團隊入選的第1篇論文「適用於高解析影片上小物件偵測,支援雙向特徵金字塔網路的16奈米5.7TOPS卷積處理器」開發一小物件偵測處理器,可直接在高畫質的影片上進行實時的卷積網路運算,有效提升遠方小物件偵測的準確率。透過團隊開發的低運算能耗與低記憶體成本優化技術,本設計可用於低功率要求的行動裝置如手機、攝影機或行車紀錄器中,可整合於現有的行車輔助系統,提高可靠性與安全性,加速下世代自動駕駛輔助系統的部署。
黃朝宗團隊另一篇論文為「應用於次世代顯示與串流的8K-60fps時空解析度增強神經網路處理器」,團隊設計出應用於次世代顯示與串流的時間與空間解析度增強神經網路處理器,能將低解析度、低影格率之動態影像,提高至高解析度、高影格率影片。此處理器克服有限的運算資源,來提高整體影片品質與運算輸出規格,同時減少整體運算能耗,期待能嵌入一般消費性顯示器 中。
清華大學電機資訊學院電機系彭朋瑞教授團隊入選的論文「一個具備3-Tap前饋式等化器及1-Tap決策回授等化器且能源效率為2.06pJ/b之106.25Gb/s PAM-4接收機實現於28奈米CMOS製程」於28nm 製程實現一個操作於106.25Gb/s資料率且具備高損耗補償能力之四階脈衝調變接收機。由該團隊所開發出之接收機架構,可以在28nm下達成超過100Gb/s之傳輸率,並且大幅提升傳輸距離。該技術將可導入下世代共同封裝光學(Co-Packaged Optic s, CPO)之傳輸系統中,實現800G以上之光模組。
臺灣大學3篇論文皆為電子所楊家驤教授團隊產出,第1篇論文「適用於多方安全計算之高能效MK-CKKS處理器」研發出一款高效能密碼處理器,採用多金鑰全同態加密技術,能在不洩露使用者資料的前提下進行數據運算,可廣泛應用於AI及生醫等多種領域。
楊家驤教授團隊第2篇論文「一個3.9mW,200word/min應用於腦機介面之話語意念至文字轉換神經訊號處理晶片」提出話語意念至文字轉換之神經訊號處理器,其透過神經網路分析腦部神經訊號,並解碼出使用者的話語意念至文字。大幅提升腦機介面的速度。為虛擬/擴增實境及神經義肢等應用帶來突破性發展。
楊家驤教授團隊第3篇論文「應用於 4K視訊超解析成像之高能效影像處理器」成功開發出用於行動裝置的視訊超解析處理晶片。未來即便網路訊號和速度不佳,也能在行動裝置上觀看4K高解析度的影片。研發團隊開發出了高效能的深度學習計算引擎,並且利用影片的格式和特性,大大加快了視訊超解析的計算速度。
陽明交通大學由電機系陳科宏講座教授團隊入選2篇論文。第1篇論文「具有湧入電流保護及尖波衰減之雙向低動態電阻氮化鎵負載開關」提出一款為電動車電力系統設計的雙向氮化鎵負載開關及其閘極驅動器,相較於傳統技術減少了38%的體積,同時大幅降低功耗,使電池充電過程更為高效、安全。
陳科宏講座教授團隊另一篇論文「具基於氮化鎵隔離閘源電容驅動器和上片低誤差偵測技術之二次側精準控制器」是於今年開發出
基於氮化鎵的二次側同步整流器,因此可以提升伺服器電源供應器之效率。傳統轉換器的能量損耗大約5%,而開發團隊將損耗降低至3%以下,降低超過40%的能量損耗。
成功大學入選論文「具雙邊升壓調變121.3dB動態範圍及115dB峰值訊雜比之數位輸 入電容迴授D類音頻放大器」是由電機系郭泰豪教授團隊研發創新升壓調變技術應 用於高音質、高輸出功率的D類音頻放大器,同時兼具節能及降低電磁干擾之功效,可用在高階手機、尖端AI系統等。
業界由台積電、聯發科技皆獲選5篇論文。台積電先進類比研發部門的類比測試電路設計課團隊,在謝正祥、彭永州主管的領導下發表論文「一個以全薄氧化層標準臨界電壓之金屬閘極電晶體設計之0.8V, 294um^2,溫度係數31ppm/Degree-C, 在DC到GHz 頻段具-40分貝電壓雜訊拒斥能力的參考源電壓源」繼去年發表不使用雙極性電晶體的電阻式溫度感測器後,今年在不使用雙極性電晶體的前提下,發表僅使用單一臨界電壓、薄氧化層之金屬閘極電晶體設計之參考電壓源,以達到小面積低功耗的優點。同時,並提出簡易的線性穩壓電路以增加參考電壓源對寬頻電源雜訊的抵抗能力,適用於今日單晶片系統的需求。
類比訊號暨射頻設計方案處團隊入選論文「採用3奈米符合UCIe標準 32Gb/s 10.5T b/s/mm 0.6pJ/bit 低延遲小晶片接口,具有匹配延遲適用於動態時脈門控」介紹一個符合UCIe標準的3nm小晶片間接口,透過矽橋並排連接。每個模組有各64個發送/64接收通道,以32Gb/s的速度雙向運行,實現10.5Tb/s/mm的晶片邊緣密度。該設計具有可適用於動態時脈門控的匹配延遲架構來達到低功耗,並支援運行時重新校準。可應用於先進封裝技術,全面提升小晶片間傳輸效率,進而推進先進封裝後 晶片效能。
台積電與清華大學張孟凡教授團隊共同合作所發表的論文「應用於人工智慧邊緣裝置之16奈米216Kb支援微縮格式增益單元記憶體內運算聚集具有 188.4 TOPS/W 和133.5 TFLOPS/W」提出一個16奈米,容量216Kb,首個支援微縮格式(MX)乘加運算之Gain-cell記憶體內運算架構。此架構亦支援8位元整數輸入及權重、128累加、全精度23位元整數輸出,以及BF16浮點數輸入及權重、64累加、全精度FP32 輸出乘加運算,並在延遲以及能源消耗表現均超越所有先前的架構。