存储和计算芯片在集成电路产业中占据核心地位
集成电路工业水平和规模是引领新一轮科技革命和产业变革的关键力量，是一个国家综合国力的标记和战略竞争制高点，集成电路芯片基础创新决定未来集成电路产业格局。其中存储和计算（逻辑、模拟）芯片在集成电路产业中占据核心地位。
当前，大数据、云计算、超级计算、人工智能等技术的发展对集成电路存储和计算芯片提出了更高要求。基于传统硅基半导体材料的存储计算芯片遭遇的“存储墙”和“功耗墙”问题日趋严峻，而顺势涌现的一些新兴半导体材料，例如石墨烯、硫化钼此类二维层状半导体材料凭借独特的电学、光学特性，在新型存储及计算电子器件和芯片系统应用中展现出无限潜能，并且目前国际社会对它们在存储及计算领域中的实际应用仍处于探索阶段。
为摆脱我国集成电路核心芯片依赖进口的历史困境，我们应该抓住时代机遇，积极提前布局下一代新材料存储和计算，尽快掌握新材料存储计算应用核心技术和专利，在基于新材料的存储计算领域实现跨越发展。
以存储器为例，传统存储元件操作速度等性能的提升受到材料和结构的本质限制，存储性能只能以每年10%左右的速度提升，而处理单元性能则以每年约55%的速度快速提升，长期累积导致了存储和计算速度的严重失配。此外，传统存储单元面临着数据快速写入与长时间保存的不可共存难题，这两者共同在集成电路存储芯片领域砌建起一面“存储墙”。丰富且灵活可调的下一代半导体新材料为新型存储设计提供了独特的解决方案，我国科研团队在此方面也具备一定经验及科学积累，包括通过引入pn结、局域场调制等技术手段，实现了纳秒级超快非易失存储器件，并且逾越了长期固存的存储器操作速度及保持时间技术鸿沟，奠定了我们在新材料存储应用领域的国际领先水平。
此外，随着集成电路工艺尺寸微缩接近物理极限，基于传统半导体材料的器件性能、芯片集成密度、能效的提升均进入瓶颈阶段，新的推进动力将来源于下一代新材料的引入及应用。并且，在大数据、人工智能时代背景下，以数据为中心的应用场景不断涌现，如图像识别、语音转译、自动驾驶等。这些任务要求数据频繁地进行交互通信，给当前计算和存储分离的系统带来大量冗余的能量损耗，加剧“功耗墙”难题。通过充分发掘下一代半导体新材料特性优势，探索突破传统cmos能耗极限的新器件、设计存算融合元器件及芯片，为打破“功耗墙”提供了可能。针对这一目标，我国研究人员利用下一代半导体新材料开展了包括单晶体管逻辑、感存算一体、神经拟态器件及存内计算、人工通用智能芯片等创新研究，同样走在了国际前列。
我国在基于下一代半导体新材料的存储计算应用领域已具备研究基础，并博得先机，随着国家政策的进一步支持，深入布局下一代新材料应用，革新传统存储计算元器件，必将支撑我国集成电路存储计算芯片集成度、能效、功能融合持续提升，有望摆脱集成电路存储计算芯片依赖进口的困境，全面实现物联网、人工智能、大数据、航空航天等国家重要应用领域中高性能芯片的自主研发。
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以存储器为例，传统存储元件操作速度等性能的提升受到材料和结构的本质限制，存储性能只能以每年10%左右的速度提升，而处理单元性能则以每年约55%的速度快速提升，长期累积导致了存储和计算速度的严重失配。此外，传统存储单元面临着数据快速写入与长时间保存的不可共存难题，这两者共同在集成电路存储芯片领域砌建起一面“存储墙”。丰富且灵活可调的下一代半导体新材料为新型存储设计提供了独特的解决方案，我国科研团队在此方面也具备一定经验及科学积累，包括通过引入pn结、局域场调制等技术手段，实现了纳秒级超快非易失存储器件，并且逾越了长期固存的存储器操作速度及保持时间技术鸿沟，奠定了我们在新材料存储应用领域的国际领先水平。
此外，随着集成电路工艺尺寸微缩接近物理极限，基于传统半导体材料的器件性能、芯片集成密度、能效的提升均进入瓶颈阶段，新的推进动力将来源于下一代新材料的引入及应用。并且，在大数据、人工智能时代背景下，以数据为中心的应用场景不断涌现，如图像识别、语音转译、自动驾驶等。这些任务要求数据频繁地进行交互通信，给当前计算和存储分离的系统带来大量冗余的能量损耗，加剧“功耗墙”难题。通过充分发掘下一代半导体新材料特性优势，探索突破传统cmos能耗极限的新器件、设计存算融合元器件及芯片，为打破“功耗墙”提供了可能。针对这一目标，我国研究人员利用下一代半导体新材料开展了包括单晶体管逻辑、感存算一体、神经拟态器件及存内计算、人工通用智能芯片等创新研究，同样走在了国际前列。
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