仿生運算於AI晶片之開發與應用：建構通用型類神經網路技術平台與異質晶片整合於圖片辨識之應用(1/3)

本計畫以類神經網路計算架構為核心，設計與實作通用型類神經網路元件與電路。目前實現類神經網路的三大關鍵部位:突觸、神經元和激發函數皆獨立發展，集成度低。為實現高速低功耗AI晶片，三大功能需繼續融合並提高晶片集成程度。吾人於本計畫提出”FinFET SG-NVM技術平台”，整合突觸、神經元和激發函數於單一元件。FinFET SG-NVM的操作機制是將RRAM下電極與FinFET閘極連接起來，使RRAM電阻改變可調控Vth造成ID改變。為應用FinFET SG-NVM於AI chip中，第一年將設計並製備非揮發性 FinFET SG-NVM元件，將利用NDL的FinFET製程完成前端製程之後再與閘極連接後端金屬製作RRAM。第二年，吾人將利用FinFET SG-NVM實現三大操作，從而成為通用型類神經網路元件，並進一步地製作1kbit NOR-type FinFET SG-NVM MACRO。第三年，吾人提出了FinFET SG-NVM晶片與planar CMOS周邊電路晶片的整合方案並實作異質整合AI晶片，最後此AI晶片將利用手寫英文字母為資料庫驗證整體的訓練與推論的功能。