ㄧ年一度的國際固態電路研討會(ISSCC)被譽為晶片設計領域的奥林[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界有清華大學入選5篇、臺灣大學入選3篇、陽明交通大學入選2篇、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。

IEEE固態電路學會台北分會(SSCS)今(26)日上午舉行記者會,除了介紹20251SSCC台灣入選論文與大會年度亮點論文外,特別邀請鈺創科技盧超群董事長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2篇、黃朝宗教授團隊入選2篇、彭朋瑞教授團隊入選1篇,張教授入選的第1篇論文「應用於人工智慧邊線裝置之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。
延遲以及能源消耗表現均超越所有先前的架構。另一篇論文「一個22TOPS/W、u-NMC-A-IMC具質並適用於抗噪貝葉斯神經網路模型的 STT-MRAM 記憶體内運算巨集」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,應用於高可靠度影像辨識需求等場景

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,
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。另一篇論文「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理器」設計出應用於次世代顯示與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。