IEEE亞洲固態電路研討會 臺大獲選5篇論文搶先發表
臺灣將於2022 IEEE亞洲固態電路會議上發表13篇論文，包括臺灣大學獲選5篇論文、陽明交通大學3篇論文，清華大學、成功大學、中央大學、中興大學、聯發科技則各有1篇。圖：臺灣大學提供
亞洲各國近年來在半導體製造與晶片設計上，不僅已成為國際上重要的成員，更是成長幅度最大的區域。兼具學術與產業影響力的IEEE亞洲固態電路會議 (IEEE A-SSCC) 亦發展成為晶片設計領域的重要國際會議。
2022 IEEE亞洲固態電路會議將於2022年11月6至9日以融合實體及線上的形式舉行，實體會議將於台北圓山飯店舉辦，大會將展示固態電子和半導體領域最先進的積體電路與系統晶片設計。今年度的主題聚焦在「Silicon ICs Enabling Carbon Neutral World」等主題，碳中和的推動將影響全球經濟以及創造新的機遇。減少碳排放是實現碳中和的未來關鍵，其核心是碳排放的智能監測和控制，這需要無數智能傳感、AI、大容量儲存裝置、高效電力傳輸和無線／有線通訊技術來處理，A-SSCC 2022 將重點介紹這些為碳中和議題提供獨特創新解決方案的IC。
會中將有四場來自半導體領域傑出人士所發表的專題演講，預料將成為大會矚目的焦點，分別是台灣奇景光電吳炳昌執行長／創辦人受邀演講「Always-on, battery-powered computer vision enabled by Tiny ML」、美國德州儀器Danielle Griffith發表「Innovation at the Edge: IoT 2.0」、韓國三星電子副總裁Hyungjong Ko博士演講「High-speed Serial Link Trend and Technical Challenge」以及中國紫光展銳執行長Qiwei Ren博士演說「Semiconductor Pillars in 5G Era and Beyond」。
臺灣今年在產學研界的熱切參與及大力推動下，於亞洲固態電路會議再創佳績，將於大會發表13篇論文，包括臺灣大學獲選5篇論文、陽明交通大學3篇論文，清華大學、成功大學、中央大學、中興大學、聯發科技則各有1篇。
臺大電子所吳安宇特聘教授團隊論文「一個應用於心電圖身分辨識之2.47μJ/sample且支援類別增量學習的QR分解極限學習機引擎」利用Extreme Learning Machine (ELM) (極限學習機)技術開發心電圖身分辨識加速器，除了可以支援即時身分驗證外，也可以持續更新加速器中的辨識模型。因此，面對新使用者的加入，本加速器相比於傳統神經網路模型準確度可以提升80%。
其次，臺大電子所陳信樹教授帶領的研發團隊發表的論文為「一個改善三種模式非反向四開關升降壓直流轉換器模式切換電壓漣波之自動偏移斜波技術」，提出應用於多模式非反向四開關升降壓直流轉換器(Buck-Boost DC-DC Converter)的降低模式切換(Mode Transition)電壓漣波之技巧，提出的自動延遲斜波控制(Auto-Delay-Ramp)方法能在不影響迴路增益的情況下大幅降低模式切換所造成的輸出電壓變化，以獲得更好的電源品質。
再者，臺大電子所楊家驤教授共入選2篇論文。「一個 1.3mW，用於邊緣人工智慧，使用雙向輕量門控遞迴單元語音轉換文字加速器」是以雲端進行語音辨識有具較長延遲，且使用體驗受無線網路環境影響。此論文所提出的語音辨識加速晶片可於本地端進行即時運算，相比於文獻上的最佳設計，此晶片僅消耗6.5-177倍低的能量，並進一步降低3.3-8.5%的辨識錯誤率。
另一篇論文「基於 FM-index 演算法之成對基因短序列回貼 FPGA 加速器」則是實現出高速與高精準度的成對基因短序列回貼 FPGA 加速器，透過最佳化設計與考慮成對短序列資訊，使基因定序分析流程中最耗時的步驟大幅降低 92.6% 運算時間，同時達到超越過去文獻的 99.3% 準確度。
臺大電機系林宗賢教授團隊與副教授陳景然團隊合作論文為「一週期內快速響應，0.81mV/A負載調節率，寬輸入寬輸出範圍的雙震盪器式時域控制降壓轉換器」，針對手持式裝置專用的電源管理晶片，提出全新的時域控制法，使得電源晶片相較於傳統控制法能夠獲得更快的響應速度，並大幅縮減晶片面積、晶片外功率電桿電容元件的尺寸。此次相關獲選論文的發表顯示出臺灣過去於晶片設計領域研發技術的投資已有豐碩成果，也將進一步推動臺灣半導體及晶片設計產業邁向另一個高峰。欲瞭解更多會議相關訊息，請上網: https://www.a-sscc2022.org/
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臺灣大學IEEE A-SSCC亞洲固態電路研討會晶片設計