论坛专题四：AMT公司研发副总裁Chung H. Lam博士——“智能型存储器：仿神经半导体存储器”

导读

深耕神经网络智能存储领域是未来时代全芯（AMT）的一大特色。公司研发副总裁Chung H. Lam（林仲汉）博士就“智能型存储器：仿神经半导体存储器”在论坛中做了演讲。林博士在演讲中从摩尔定律半个世纪的发展和晶体管微缩瓶颈谈起，进而指出了目前的发展趋势是调整硅芯片来面向人工智能（AI）的设计。而AI究其宗旨，在于加速及验证机器学习技术 (Machine-Learning Technique)，也称为深度学习 (Deep Learning)。同时在演讲中，林博士重点介绍了突触（Synapses）是生物计算器系统最基本的存储器器件, 并介绍了其团队基于PCM的仿神经计算器硬件的实现研究成果。林博士的报告由浅入深，从历史发展到技术精粹及成果展示，多角度地论证和呈现了AMT基于PCM的仿神经网络智能存储的产品发展路线的先进性和可行性。

作者介绍和演讲摘要

Chung H. Lam 博士

Chung H. Lam 于1978年于纽约大学理工学院取得学士学位，之后分别在1987及1988年于伦斯勒理工学院取得电机工程硕士及博士学位，Dr. Lam自1978年开始加入 IBM公司，负责各种不同领域的半导体方面研究，他在IBM微电子部门的研究包含电路及器件设计的开发及制造，以及存储器及逻辑应用的制程整合，在2003年，他转任 IBM 华生研究中心研究部门，他在 2007 年名列IBM杰出工程师及2009年大师级发明人的殊荣，Dr. Lam 曾担任国际电机工程学会非挥发性存储器研讨会 (IEEE Non-Volatile Memory Work Shop)、超大规模集成电路研讨会-技术系统及应用 (VLSI-TSA)及IEEE国际电子器件会议存储器技术 (IEDM Memory Technology) 的技术委员会委员。他目前担任包含中国国际半导体技术大会(CSTIC)、非易失性存储器技术研讨会及国际半导体技术蓝图制程整合器件及架构(ITRS PIDS)等的技术委员会委员。他目前管理相变式存储器的联合组织。他的研究计划自华生研究中心2004开始，至今已发表超过 250 篇的美国专利及共同作者发表超过100篇的技术论文。

《智能型存储器：仿神经半导体存储器》摘要

随着摩尔定律半个世纪的发展，半导体产业发现更难持续用摩尔定律来预测未来，自过去依赖晶体管微缩转变到目前的发展趋势是调整硅芯片来面向人工智能的设计。许多的人工智能设计旨在加速及验证机器学习技术 (Machine-Learning Technique)，并称这个技术为深度学习 (Deep Learning)。在这篇报告中，我们将研究另一个仿神经型态的方法，我们将介绍一个基于生物学的仿神经计算器硬件的实现，也将提及如何用半导体来呈现神经元和突触这两个基本器件。鉴于突触是生物计算器系统最基本的存储器器件，我们将继续兴趣盎然地深究这个领域。

演讲内容摘选

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