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磁学与芯片研究中心

为磁电子学计算与存储芯片的性能验证提供工具支持

本研究中心聚焦于存储芯片、自旋电子学芯片、自旋逻辑器件及自旋存储器件的表征测试技术,开发出一套集先进表征技术、高精度检测与数据分析的磁电性能自动化表征测试系统,在自旋电子学器方面,能够全面评估芯片和器件的磁学物性、电子输运特性、自旋动力学行为以及电学性能、鲁棒性和使用寿命,该系统融合了最新的磁电子学研究成果与精密仪器制造技术,以其高效、精准的性能,在测试效率与精度上远超传统方法。在通用存储方面,针对不同需求开发多款探针卡,测试卡及完善的测试软件,对芯片良率、功能、温度特性,电压特性和频率特性提供完整的测试报告。本项目为磁电子学计算和存储芯片的性能验证提供了强有力的工具支持。这些技术不仅填补了行业空白,更为磁电子学器件的研发与优化提供了前所未有的数据支持与科学依据。

学术带头人

Profile Picture
罗昭初
  • 北京大学物理学院研究员、助理教授、博士生导师
  • 中国材料青委会理事
  • 寒序科技的联合创始人兼首席科学家

罗昭初是微纳磁电子学领域的专家,在磁存储、磁计算器件、磁电输运效应等方面进行了系统而深入的研究,取得了突破性的成果。提出了多种与硅工艺兼容的磁逻辑器件,并发明了电流驱动的磁畴逻辑器件,实现纳米磁体存算一体化器件,为解决冯·诺依曼瓶颈问题提供新路线,2023年3月入选《麻省理工科技评论》“35岁以下科技创新35人”(MIT TR35)中国区榜单。

近几年以第一作者或通讯作者在Science, Nature, Science Adv., Nature Commun., Adv. Mater.等期刊发表多篇学术论文,获得国家自然科学基金委优秀青年(海外)荣誉,并申请了多项国际专利和国家专利,多次受邀在美国物理学会APS会议、国际磁学与磁性材料MMM会议、国际磁学会议ICM等国际会议上做邀请报告。

团队介绍

杜红林

北京大学物理学院副教授

参与、主持了多项国家自然科学基金项目、国家973计划、国家重点研发计划。在国内外重要刊物上发表文章140多篇。

王常生

北京大学物理学院副教授、博士生导师

磁学领域的专家,在磁结构表征、稀土磁性材料、高频磁性材料等方面进行了系统而深入的研究,主持与参与了多项国家重点研发计划、国家自然科学基金重点项目等科研项目。

韩景智

北京大学物理学院高级工程师、国家重点研发计划项目负责人、硕士生导师

长期从事磁性材料的研究、开发以及应用工作,共发表SCI论文100多篇,第一作者和通讯作者30多篇。以第一完成人身份申请或者授权国家发明专利7项。

寒序科技

寒序科技(北京)有限公司是一家为云计算提供专用算力的芯片研发企业,孵化于北京大学物理学院-凝聚态物理与材料物理所-应用磁学中心。团队依托北大磁学在磁学原理、磁性材料、微纳磁器件拥有的数十年沉淀,有望通过微纳加工工艺调控,进行芯片设计、工艺联合优化,将磁存储迭代,发展下一代“磁计算”技术——“磁概率计算”和“磁逻辑计算”,致力于从新物理原理和非硅基材料上颠覆传统计算架构。

寒序科技(山东)有限公司是寒序科技(北京)有限公司在山东省威海市设立的全资子公司,公司专注于传统存储芯片,磁性传感、存储、计算芯片和新型磁电子学信息器件的全流程表征与集成化测试技术的研发,致力于搭建完善的测试平台和提供完备的测试解决方案,为寒序科技(北京)有限公司产品的研发与优化提供强有力的数据支持与科学依据。

寒序科技从磁学出发,利用物理工具进行创新。公司依托于磁性隧道结(MTJ)和随机磁性隧道结(sMTJ)等新型磁电子学器件,结合存算一体与芯粒技术,为AI推理算力和专用算力两个领域,设计并推出高性能、低成本、开发友好的SpinPU®磁性计算芯片。寒序科技致力于用磁学,引领新一轮算力革命。寒序科技针对AI需求,探索磁性存算一体技术,研制适用于大模型推理的超高带宽磁性逻辑计算芯片,推出SpinPU®-E系列芯片;针对国家安全需求,探索量子启发的经典计算,研制高比特数全连接磁性概率计算芯片,推出SpinPU®-M系列芯片。

SpinPU®-M01磁概率计算芯片采用磁学路线,达到了1024概率比特数、1023的连接度和16的位宽精度,可在室温下工作,更易于集成和扩展。该芯片实现了D-Wave Quantum(NYSE: QBTS)的绝热量子计算机无法实现的比特间的全连接性,可以解决绝热量子计算机(D-Wave的产品等)无法解决的1024节点全连接Max-Cut求解问题。在1024节点全连接Max-Cut问题求解测试中,SpinPU®-M01与Intel2023年Q3发布的主系列性能最高的 Intel i9-14900k CPU 相比,在相同求解精度下,片上求解平均加速超54倍,在更大规模下展现出数百倍速度优势。


北大元法智能系统

基于规则引擎与百亿级参数法律大模型的通用智能系统

  • 北京大学法律人工智能实验室

  • 元法智能系统

    通过百亿规模的参数、上亿篇权威法律文本作为训练数据、上万部法规内化,最大程度避免机器幻觉,法规引用准确率超过95%。

  • 执法领域:

    海洋执法的可能性探索
    元法智能系统能做什么?
    1. 类比婚姻家事领域的规则处理,将《渔业行政处罚规定》《海上海事行政处罚规定》等行政处罚规定内化为规则引擎;

    2. 基于NLP自然语言处理技术,自动识别事实要素;

    3. 利用规则引擎三段论推理,得出处罚建议,为执法人员提供规则、尺度方面的参考;

    4. 模型学习过往处罚案例,作为“类案参考”,辅助执法人员作出处罚决定。


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