高滨(清华大学微电子与纳电子学系副教授)

高滨（Gao Bin），男，出生于天津市，本科毕业于北京大学物理系，清华大学集成电路学院副教授。

高滨高中毕业后，通过全国中学生物理竞赛保送上北京大学。2010年和2012年赴新加坡南洋理工大学和美国斯坦福大学交流访问。2015年，高滨加入清华大学微纳电子系，并于2017年晋升为清华大学集成电路学院副教授。2019年，在《自然-通讯》上发表了关于忆阻器机理与模型的综述。2020年，高滨联合多家合作单位在《自然·电子》在线发表了题为“类脑计算芯片”的综述文章。2022年，高滨课题组利用忆阻器的连续电导调制特性，构建了一种基于忆阻器阵列的新型类脑计算系统，应用于声音定位任务。2023年，高滨课题组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。

高滨主要从事新型存储器协同设计的研究，承担国家自然科学基金重点项目、国家重大研究计划等课题。他在《自然》等国际期刊和会议发表论文100余篇。于2012年获得IEEE EDS PhD Student Fellowship。2017年，他获得中国产学研合作创新成果奖，并在2019年获得教育部自然科学二等奖。2020年，他获得国家青年人才项目支持。

人物经历

高滨高中毕业后，通过全国中学生物理竞赛保送上了北京大学历。2008年，高滨本科毕业于北京大学物理系，获学士。2010年和2012年赴新加坡南洋理工大学和美国斯坦福大学交流访问。

高滨主要从事新型存储器协同设计的研究，承担国家自然科学基金重点项目、国家重大研究计划等课题。他在《自然》等国际期刊和会议发表论文100余篇，于2012年获得IEEE EDS PhD Student Fellowship，并于2013年获得北京大学微电子学与固体电子学专业理学博士学位。2015年，高滨加入清华大学微纳电子系，并于2017年晋升为清华大学集成电路学院副教授。2017年，他获得中国产学研合作创新成果奖。

2018年7月16日，高滨到华中科技大学光学与电子信息学院进行学术交流。同年9月6日，高滨参加“走进清华大学未来芯片技术高精尖创新中心”YOCSEF CLUB活动。2019年3月，高滨随团队参加第66届国际固态电路会议。同年年，他在《自然-通讯》上发表了关于忆阻器机理与模型的综述。在2019年，他获得教育部自然科学二等奖。2020年，高滨联合多家合作单位在《自然·电子》在线发表了题为“类脑计算芯片”的综述文章。高滨于2021年4月27日到河北大学电子信息工程学院进行访问交流。2020年，他获得国家青年人才项目支持。

2022年，高滨课题组利用忆阻器的连续电导调制特性，构建了一种“基于忆阻器阵列的新型类脑计算系统，应用于声音定位任务”。在2023年，高滨课题组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。

社会任职

研究领域

高滨研究领域为新型存储器，器件模型与模拟，设计工艺协同优化，存算一体与神经形态芯片，信息安全芯片。承担国家自然科学基金重点项目、国家重大研究计划等课题。

高滨基于忆阻器的类脑计算领域开展了多年的研究，曾受邀在《自然·电子》《自然-通讯》《电气与电子工程师协会会报》等期刊撰写类脑芯片相关综述，在亚太地区设计自动化会议、亚洲固态电路研讨会等会议作特邀报告。

研究成果

2019年，高滨课题组在《自然·通讯》上发表了关于忆阻器机理与模型的综述。

2020年，高滨联合多家合作单位，在《自然·电子》在线发表了题为“类脑计算芯片”（Neuro-inspired computing chips）的综述文章。该文章系统介绍了类脑计算芯片的历史、现状与未来展望，并重点分析了存算一体芯片的设计方法与研究挑战。同年，高滨在《国际电机电子工程师学会汇刊》上发表关于存算一体器件与电路的综述。

2022年，高滨课题组利用忆阻器的连续电导调制特性，构建了一种“基于忆阻器阵列的新型类脑计算系统，应用于声音定位任务”。该项工作的相关研究成果以“可在线学习的类脑存算一体声音定位系统”（Memristor-Based Analogue Computing for Brain-Inspired Sound Localization with in situ training）为题在《自然-通讯》上在线发表。高滨、清华大学集成电路学院吴华强教授是本论文的共同通讯作者，集成电路学院2017级博士生周颖、高滨和张清天工程师为共同第一作者。该研究得到了科技创新2030“神经科学与类脑研究”重大项目、科学探索奖等项目的支持。

2023年，高滨课题组基于存算一体计算范式，创造性提出适配忆阻器存算一体实现高效片上学习的新型通用算法和架构（STELLAR），有效实现大规模模拟型忆阻器阵列与CMOS的单片三维集成，通过算法、架构、集成方式的全流程协同创新，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。该芯片包含支持完整片上学习所必需的全部电路模块，成功完成图像分类、语音识别和控制任务等多种片上增量学习功能验证，展示出高适应性、高能效、高通用性、高准确率等特点，有效强化了智能设备在实际应用场景下的学习适应能力。该研究成果以“面向边缘学习的全集成类脑忆阻器芯片”（Edge Learning Using a Fully Integrated Neuro-Inspired Memristor Chip）为题在线发表在《科学》上。论文通讯作者为高滨副、清华大学集成电路学院吴华强教授等为论文的共同第一作者。该研究得到科技部科技创新2030“神经科学与类脑研究”重大项目、国家中华人民共和国国家自然科学基金委员会后摩尔重大研究计划、北京集成电路高精尖中心等的支持。

学术交流

2018年7月16日，高滨来到华中科技大学光学与电子信息学院进行学术交流，高滨从四个方面对他的工作进行了介绍。他先从传统的RRAM器件存在的问题引入，然后介绍了他们在Analog RRAM器件优化方面进行的工作，包括在器件上加热保护层，使器件set过程更加平滑；或使用ALD沉积几层HfO2再沉积Al2O3的方法来固定氧空位，来减少cycle-to-cycle之间的variation和fluctuation等。同年9月6日，高滨在“走进清华大学未来芯片技术高精尖创新中心”YOCSEF CLUB活动中，作题为《基于RRAM的神经形态芯片》的报告。

2019年3月，高滨所在的团队在第66届国际固态电路会议（ISSCC 2019）上以“基于阻变存储器的具有6×10-6原始比特错误率的可重构物理不可克隆函数芯片（A Reconfigurable RRAM PUF Utilizing Post-Process Randomness Source with \u003c6×10-6 N-BER）”为题，报道了国际首个基于阻变存储器（RRAM）的物理不可克隆函数（PUF）芯片设计。

2021年5月29日，高滨在山东大学青岛校区博物馆，为山东大学信息科学与工程学院的学生们介绍忆阻器存算一体方向的研究进展及系统-器件协同设计的技术趋势，展示了存算一体芯片在算力和能效方面的已达到的性能。

2021年4月27日，高滨到河北大学电子信息工程学院进行访问交流，并作题为《存算一体芯片的系统器件协同设计方法》的报告。报告会上，高滨介绍忆阻器存算一体方向在器件、电路、架构、算法等不同层面的研究进展，介绍系统-器件协同设计的技术趋势，展示存算一体芯片在算力和能效方面的已达到的性能。