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![引用：R Cheng，Z Chen，S C Yuan，M Takeaka，S Takagi，G Q Han和R Zhang，GE和GESN MOSFET的移动性增强技术[J]。 J. Semico](/simg/5\55d067308d0cfb297fafb18c475789cd624e8ccf.webp)
引用：R Cheng，Z Chen，S C Yuan，M Takeaka，S Takagi，G Q Han和R Zhang，GE和GESN MOSFET的移动性增强技术[J]。 J. Semico
在过去的几十年中，SI金属 - 氧化物 - 氧化物 - 官方局部效应晶体管（MOSFET）的设备缩放缩放，遵循摩尔定律，驱动了构成金属 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 溶剂导体（CMOS）集成的cir- cir- cir- cir- cir- cir- cir- cir-cuits的快速发展[1-3]。最近，随着常规设备缩放的物理极限，Si mosfets的性能提高越来越难以实现[4]。较高的Channel迁移率有效地改善了MOSFET的性能，通过应用扭曲的SI技术，这已经很好地证明了这一点[5，6]。但是，仍然需要先进的MOSFET技术来进一步提高CMOS设备的性能。移动性高于SI的替代通道材料引起了人们对改善MOSFET性能的极大兴趣。在这些高迁移率材料中，GE和GESN由于其高迁移率以及SI平台上的出色整体性而有希望[7-12]。
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为了使社会的可持续发展，计算机技术还必须可持续发展，以解决越来越复杂和具有挑战性的问题，例如经济，气候变化，能源以及材料和生活现象的探索，超出了我们当前的知识。摩尔定律的例证，半导体技术的快速增长正在达到限制。因此，对新计算技术的期望日益提高，这些技术可以在实用的时间范围内解决传统计算机功能之外的问题。利用Quantu属性执行计算的量子计算机吸引了作为潜在解决方案的注意力。量子算法使用具有量子特性的物理状态，例如超导性，离子陷阱，冷却原子和电子作为计算的介质。使用量子的光作为计算介质正在成为量子计算的促成器的领先候选者。它具有三个关键特征：（1）它在室温下运行 *1，（2）可以实现大规模的量子纠缠，（3）在高
低功耗软晶体管引发电子革命
自20世纪40年代问世以来，晶体管就不断改变着我们的生活。作为逻辑门和集成电路（芯片）的核心元件，晶体管无疑在推动计算机、智能手机、平板显示器、物联网乃至所有电子或电气系统的发展方面发挥着无与伦比的作用。过去几十年来，主流晶体管通常由硅材料和金属氧化物等无机半导体制成，有利于实现高迁移率、快速开关速度和优异的稳定性。因此，硅晶体管和金属氧化物半导体场效应晶体管被广泛应用于电子应用。然而，尽管这些晶体管的制造规模要小得多以满足摩尔定律的预测，但它们却非常坚硬，并且几乎接近速度和功耗的基本极限。由于未来对具有机械灵活性/坚固性和低功耗的晶体管的需求，功能材料、设备配置和集成处理技术的创新以促进从刚性设备到柔软、耐用和生物相容性的设备的演变势在必行。1
人工智能：从电子到光学
与电子学相比，光学有几个优势：其固有的并行性、几乎无限的带宽、与电子相比通过简单传播进行简单变换的能力（例如傅里叶变换）[1]。因此，光学从一开始就被认为是模拟计算的可行替代方案。在 80 年代，光学非线性、半导体激光器和光学存储器的出现使人们希望光学可用于构建通用计算平台。可惜的是，光学的进步未能赶上摩尔定律的指数级速度，建造这种通用光学计算机的希望在 90 年代被抛弃了 [2]。尽管如此，光学在存储领域以及电信领域都有着广泛的应用，包括长距离光纤通信以及最近的互连。神经网络。与此同时，20 世纪 50 年代还出现了一种与传统编程截然不同的计算范式：人工神经网络或 ANN，所有现代人工智能都以此为基础。它（大致）受到大脑结构和行为的启发，其中神经元
出版详情：Hsu, P.-N.、Shie, K.-C.、Chen, K.-P.、Tu, J.-C.、Wu, C.-C.、Tsou, N.-T.、Lo, Y.-C.、Chen, N.-Y.、Hsieh, Y.-F.、Wu, M.、Chen, C. 和 Tu, K.-N. (2022)。人工智能深度学习用于 3D IC 可靠性预测。科学报告，12，第 6711 篇文章。https://doi.org/10.1038/s41598-022-08179-z
由于 2D IC 的摩尔定律即将终结，三维集成电路 (3D IC) 技术最近备受关注。然而，3D IC 的可靠性受制造过程中互连中的空洞和故障的影响很大，通常需要缓慢测试并依赖于人的判断。因此，对 3D IC 的不断增长的需求引起了人们对可靠性分析和故障预测重要性的极大关注。本研究结合基于卷积神经网络 (CNN) 的 AI 深度学习，对 3D X 射线断层扫描图像进行无损分析。通过使用可靠的收集图像数据库训练 AI 机器，AI 可以根据无损 3D X 射线断层扫描图像快速检测和预测焊点的互连操作故障，准确率高达 89.9%。还揭示了决定回流微凸块“良好”或“故障”条件的重要特征，例如中间横截面的面积损失百分比。
光纤光子计算 - 人员 | MIT CSAIL
19 世纪，查尔斯·巴贝奇 (Charles Babbage) 将计算机设想为模拟设备。然而，直到 150 年后，美国海军才建造了一台机械模拟计算机来求解微分方程。随着摩尔定律的终结，光子计算利用光子的速度、带宽和能效，为更快、更高效、可扩展的模拟计算系统注入了新的活力，重振了模拟计算的前景。本文认为，网络社区应该为可插拔转发器增强光子计算功能，以实现向后兼容的网络内计算解决方案。我们提出了光纤上光子计算，当数据在光域中时，在网络转发器内执行计算操作。我们讨论了将计算无缝集成到光通信链路结构中所需的组件。然后，我们讨论了光纤上光子计算的几个用例，包括机器学习推理、视频编码、负载平衡和入侵检测。
IEEE 电路与系统新兴及精选主题期刊
我们正在进入计算机架构的新黄金时代，这既充满挑战，又令人兴奋。摩尔定律和登纳德缩放定律的即将终结，迫使每个人都在晶体管达到极限后构想即将到来的计算系统。规避这种情况的三种主要方法是使用芯片范式、领域定制和量子计算。然而，这些架构和技术创新已将根本瓶颈从计算转移到通信。因此，片上和封装上通信在确定通用、领域特定和量子计算系统的性能、效率和可扩展性方面起着关键作用。由于这种日益重要的意义，芯片和封装级通信引起了学术界和工业界的广泛关注。本期特刊承诺提供一条广阔的途径，汇集来自多个领域的芯片和封装级通信的学术和工业探索。具体来说，它将针对以下方面：
EEK 2002 - UW ECE - 华盛顿大学
电气工程系是华盛顿大学工程学院最大的系。我们致力于保持合作的氛围，以促进高质量的研究和教育，培养成熟的本科和研究生工程师。我们的系正处于快速发展和积极变化的时期。我们于 1998 年 2 月搬进了一栋新大楼，毗邻的新的 CSE/EE 大楼正在建设中。自 1998 年 8 月以来，我们通过增加 14 名优秀的新教师而不断发展。1998-2001 年加入该系的所有助理教授都获得了 NSF 早期职业发展奖。该系的外部资助研究正以接近摩尔定律的速度增长——从 1998-1999 年的 500 万美元增加到 2000-2001 年的约 1260 万美元，2001-2002 年上半年超过 1400 万美元。我们的目标是通过提供优秀和创新的教育以及开展前沿研究，成为世界上顶尖的电子工程系之一。
ann-kelleher-iedm-2022.pdf
Dennard 缩放：1974 年，Robert Dennard 等人 [3] 撰写了一篇开创性的论文，描述了晶体管缩放规则，该规则能够同时提高性能、降低功耗并持续提高密度。Dennard 工作中的原则被半导体行业采纳为未来 30 年推动摩尔定律的有效路线图，为我们提供了持续改进晶体管技术的可预测路径。绕过瓶颈的重大突破包括：(a) 创新浸没式光刻技术，用于图案化低于光波长的特征 [3]，以继续实现密度缩放；(b) 创新工艺和工具，用于超薄栅极氧化物和超浅结的原子级精密工程，以解决 30 纳米以下栅极长度的静电控制瓶颈；(c) 晶圆尺寸从 100 毫米过渡到 300 毫米，以提高工厂产量并降低成本。