国家自然科学基金委员会现发布后摩尔时代新器件基础研究重大研究计划2024年度项目指南，请申请人及依托单位按项目指南所述要求和注意事项申请。

　　本重大研究计划面向芯片自主发展的国家重大战略需求，以芯片的基础问题为核心，旨在发展后摩尔时代新器件和计算架构，突破芯片算力瓶颈，促进我国芯片研究水平的提升，支撑我国在芯片领域的科技创新。

　　本重大研究计划面向未来芯片算力问题，聚焦芯片领域发展前沿，拟通过信息、数学、物理、材料、工程、生命等多学科的交叉融合，在超低能耗信息处理新机理、载流子近似弹道输运新机理、具有高迁移率与高态密度的新材料、高密度集成新方法以及非冯计算新架构等方面取得突破，研制出1fJ以下开关能耗的超低功耗器件和超越硅基CMOS载流子输运速度极限的高性能器件，实现算力提升2个数量级以上的非冯架构芯片，发展变革型基础器件、集成方法和计算架构，培养一支有国际影响力的研究队伍，提升我国在芯片领域的自主创新能力和国际地位。

　　需要重点解决以下关键问题：探寻CMOS器件进行单次信息处理的能耗边界，研究突破该边界的新机理，实现超低能耗下数据的计算、存储和传输。

　　需要重点解决以下关键问题：在探索同时具备载流子长自由程和高态密度的新材料体系基础上，研究近似弹道输运的器件机理，实现突破硅基载流子速度极限的高性能器件。

　　需要重点解决以下关键问题：探寻计算与存储融合的机制与方法，并结合新型信息编码范式，实现新型计算架构，突破冯∙诺依曼架构的能效瓶颈。

　　围绕上述科学问题，以总体科学目标为牵引，拟资助探索性强、选题新颖、前期研究基础较好的培育项目5项，研究方向包括但不限于以下内容：

　　针对1fJ以下的开关能耗目标，研究超越CMOS的新原理逻辑、存储器件及其核心材料与集成技术；研究极端物理条件下的极低功耗信息处理与存储机制及模型。

　　探究弹道输运机制，寻求高迁移率和高态密度的硅基兼容半导体新材料，研究并实现高弹道输运系数的新型场效应器件；探索有限能耗下的信息高速处理、存取与传输新机制及其器件技术。

　　探寻突破冯诺伊曼能效瓶颈的新型计算架构和存储架构，研究面向存内计算新架构的设计方法学。

　　围绕核心科学问题，以总体科学目标为牵引，拟资助前期研究成果积累较好、处于当前前沿热点、对总体目标有较大贡献的重点支持项目6项，方向如下：

　　面向低功耗高性能需求，研制低温弹道输运器件，低于77K 工作温度下，栅极过驱动电压和漏极电压同时小于0.5 V 时，器件电流开关比达到9个数量级以上，器件的弹道输运系数大于0.8，且载流子注入速度大于 1×107 cm/s；建立77K以下低温器件PDK，设计在77K以下低温工作的8 bit微处理器，实验验证其速度和功耗性能优于室温性能1倍以上，为超越现有硅基高性能计算技术提供可工程化的解决方案。

　　面向高性能应用需求，研制出高迁移率堆叠沟道的多层围栅CMOS器件，沟道层数不小于3层，NMOS与PMOS在工作电压为0.7 V时开态电流均大于600 μA/μm，NMOS与PMOS的阈值电压绝对值偏差小于100 mV，开关比大于106。

　　研究数字域SRAM（随机静态存储器）存算一体架构及其高鲁棒性设计方案，研究定点、浮点及可变精度的高算力密度SRAM存算一体架构技术，单芯片算力不低于4 TOPS，支持INT8/BF16等主流计算精度，支持大模型中的张量算子；研究面向大模型应用的算力可扩展架构及高效编译方法，算力不低于100 TOPS@INT8, 50 TFLOPS@BF16，解决SRAM存算一体架构的算力扩展问题。

　　研究融合新型非易失高密度存储器与易失性高速高耐久性存储器异质集成方法、近存与存内计算电路融合设计、多算子灵活可编程架构技术、以及融合不同存储介质的异构存算一体架构芯片，支持INT8、BF16等多种数据精度，计算能效20 TOPS/W@INT8，支持大模型、机器视觉等主流人工智能算法的多种张量算子，实现算力密度和能效的显著提升。

　　研究基于模拟计算机制的线性矩阵方程、非线性矩阵方程、微分方程的高精度求解方法与电路拓扑，研究面向科学计算或AI for Science的模拟计算架构；矩阵求解规模不少于1024×1024，精度不低于32位浮点数；FP32求解精度下，功耗降低2个数量级，求解延时降低1个数量级。

　　面向新型计算器件，研究通用、可扩展的异构众核架构设计方法。构建应用分析模型，获取“专用-通用”异构算力、存储带宽等设计需求；构建架构设计语言，基于新型计算器件描述异构计算核、众核数据流、存储层次和互连等；研究异构众核架构的自动化生成和寻优方法，提升架构的设计指标。基于上述方法开发工具原型，选取典型器件和应用设计异构众核架构，专用算力不低于64 TOPS@INT8、通用算力不低于6 TOPS@INT8。

　　拟遴选具有重大应用价值和良好研究基础的研究方向资助集成项目3项，方向如下：

　　针对后摩尔时代超低功耗器件的需求，研究面向大规模CMOS集成的单原子层二维半导体材料、器件、EDA与工艺，解决硅基CMOS技术面临的微缩瓶颈与功耗瓶颈。发展N型与P型二维半导体单晶制备方法，实现8英寸硅基衬底上二维半导体单晶连续薄膜的制备；研究二维半导体器件集成工艺，实现基于二维半导体的CMOS逻辑门单元，其中器件栅介质等效氧化层厚度（EOT）≤1 nm，欧姆接触电阻≤100 Ω·μm（接触长度≤20 nm），1 V源漏电压下开态电PG中国电子技术有限公司流密度≥1 mA/μm；发展器件-工艺-电路协同优化策略，研制千门级二维半导体逻辑芯片，实现关键逻辑功能验证。

　　面向大模型等人工智能应用的高算力密度、计算完备性和自主可控生态的需求，研究SRAM存算一体与高性能RISC-V处理器的异构融合架构设计，多核可扩展架构与高速互连设计，及全栈式异构计算编译与软件栈。完成基于高性能RISC-V处理器核的存算一体扩展指令集，包括不低于10条扩展指令，实现异构计算芯片原型1款，AI计算模块的算力密度大于5.92 TPP/mm2，完成多核异构可扩展计算架构及其仿真器设计，架构算力不低于100 TOPS@INT8，完成RISC-V异构编译全栈软件工具链，实现面向异构多核芯片的高效编译与自动化程序部署。

　　面向人工智能高算力、高能效需求，研究数据驱动的数字计算与存内计算结合的存算集成计算架构并研制验证芯片。研究存算集成架构的数据编码方式与计算原理，探索数据驱动的存算协同数据流，设计适配存算集成的电路、系统架构与并行方法，解决智能计算芯片高能效、高精度、高灵活难兼顾的难题。研制数据驱动存算集成计算芯片，支持可变计算精度，支持线性与非线种，峰值计算能效 40 TOPS·bit/W，存算阵列性能密度12 TOPS·bit/mm2，存储容量1 Mb，存储密度1 Mb/mm2，在典型人工智能模型上完成验证。

　　（四）重点资助具有良好研究基础和前期积累、对总体目标有直接贡献的研究项目。

　　2024年度拟资助培育项目5项，直接费用的平均资助强度约为80万元/项，资助期限为3年，培育项目申请书中研究期限应填写“2025年1月1日-2027年12月31日”；拟资助重点支持项目6项，直接费用的平均资助强度约为300万元/项，资助期限为3年，重点支持项目申请书中研究期限应填写“2025年1月1日-2027年12月31日”。拟资助集成项目3项，直接费用的平均资助强度约为1500万元/项，资助期限为3年，集成项目申请书中研究期限应填写“2025年1月1日-2027年12月31日”。

　　在站博士后研究人员、正在攻读研究生学位以及无工作单位或者所在单位不是依托单位的人员不得作为申请人进行申请。

　　执行《2024年度国家自然科学基金项目指南》“申请规定”中限项申请规定的相关要求。

　　申请人和依托单位应当认真阅读并执行本项目指南、《2024年度国家自然科学基金项目指南》和《关于2024年度国家自然科学基金项目申请与结题等有关事项的通告》中相关要求。

　　1.本重大研究计划项目实行无纸化申请。申请书提交日期为2024年6月24日－7月1日16时。

　　（1）申请人应当按照科学基金网络信息系统(以下简称信息系统)中重大研究计划项目的填报说明与撰写提纲要求在线填写和提交电子申请书及附件材料。

　　（2）本重大研究计划旨在紧密围绕核心科学问题，将对多学科相关研究进行战略性的方向引导和优势整合，成为一个项目集群。申请人应根据本重大研究计划拟解决的具体科学问题和项目指南公布的拟资助研究方向，自行拟定项目名称、科学目标、研究内容、技术路线和相应的研究经费等。

　　（3）申请书中的资助类别选择“重大研究计划”，亚类说明选择“培育项目”“重点支持项目”或“集成项目”，附注说明选择“后摩尔时代新器件基础研究”，根据申请的具体研究内容选择相应的申请代码。

　　培育项目和重点支持项目的合作研究单位不得超过2个。集成项目的合作研究单位不得超过4个。

　　（4）申请人在申请书“立项依据与研究内容”部分，应当首先明确说明申请符合本项目指南中的重点资助研究方向，以及对解决本重大研究计划核心科学问题、实现本重大研究PG中国电子技术有限公司计划科学目标的贡献。

　　如果申请人已经承担与本重大研究计划相关的其他科技计划项目，应当在申请书正文的“研究基础与工作条件”部分论述申请项目与其他相关项目的区别与联系。

　　2.依托单位应当按照要求完成依托单位承诺、组织申请以及审核申请材料等工作。在2024年7月1日16时前通过信息系统逐项确认提交本单位电子申请书及附件材料，并于7月2日16时前在线提交本单位项目申请清单。

　　（1）为实现重大研究计划总体科学目标和多学科集成，获得资助的项目负责人应当承诺遵守相关数据和资料管理与共享的规定，项目执行过程中应关注与本重大研究计划其他项目之间的相互支撑关系。

　　（2）为加强项目的学术交流，促进项目群的形成和多学科交叉与集成，本重大研究计划将每年举办一次资助项目的年度学术交流会，并将不定期地组织相关领域的学术研讨会。获资助项目负责人有义务参加本重大研究计划指导专家组和管理工作组所组织的上述学术交流活动。

　　全国高校人工智能与大数据创新联盟（简称:高校联盟）是由清华大学、浙江大学、中南大学、东北大学、上海工程技术大学、重庆邮电大学、东北林业大学、佛山科学技术学院、曲阜师范大学、黑龙江大学、海豚大数据科技等全国54家高校、企业共同发起，于2018年5月26日在北京中国科技会堂正式成立。迄今为止，联盟发展会员300多家, 覆盖全国20多个省市。联盟由一批积极投身于“人工智能、大数据、区块链”教育事业的高校、科研机构、企事业单位和个人自愿组成的公益性、全国性学术交流服务平台。中国工程院原常务副院长、中国工程院院士潘云鹤、中国科学院院士陈国良、中国工程院院士李伯虎担任联盟名誉理事长，中国工程院院士谭建荣担任联盟理事长。联盟工作接受工信部、国家网信办等政府部门行政管理和业务指导。联盟主要工作是推进产教融合、校企合作、协同育人。(加盟微信)

　　华算人工智能研究院全称是“山西省华算人工智能研究院有限公司”，是经山西转型综合改革示范区管理委员会批准，于2023年10月在太原成立的第一批专业研究人工智能、赋能数字经济产业发展的独立法人组织。华算人工智能研究院依托全国高校人工智能与大数据创新联盟专家委员会及理事会资源，按照山西省委省政府、山西转型综合改革示范区管理委员会发展人工智能、数字经济的系列文件精神和工作计划，将研究院打造成为山西省发展人工智能、数字经济的示范应用推广平台，同时面向全国开展人工智能业务。华算人工智能研究院名誉院长由中国工程院院士李伯虎担任，院长由西安电子科技大学教授焦李成担任。研究院内设AI产业学院共建中心、实训实习就业中心、实验室建设中心、专家智库等6个职能部门。欢迎加入华算人工智能研究院专家智库，共同赋能高校AI人才培养及产教融合事业发展。

　　全国高校人工智能与大数据创新联盟区块链专委会（简称:高校区块链专委会），是由北京大学、浙江大学、武汉大学、西南财经大学、北京交通大学、郑州大学、贵州大学、桂林电子科技大学、山西农业大学、佛山科学技术学院、陕西师范大学、中国网安、海豚大数据科技等全国40多家高校、企业和机构共同发起，于2019年12月7日在广东省佛山市正式成立。目前发展高校及企业会员70多家。中国工程院院士、浙江大学教授陈纯担任高校区块链专委会名誉顾问；福州大学教授蔡维德、中国计算机学会区块链专委会主任斯雪明教授、中国人民银行数字货币研究所副所长狄刚担任高校区块链专委会名誉主任；北京大学信息科学技术学院区块链中心主任陈钟教授担任高校区块链专委会主任。高校区块链专委会主要工作是促进高校区块链教育，为高校区块链专业建设及学科发展提供专家咨询服务。

　　全国高校人工智能与大数据创新联盟元宇宙专业委员会（简称:高校元宇宙专委会），是由清华大学、湖南大学、浙江大学、四川大学、汕头大学、河北金融学院、保定市元宇宙协会、英伟达中国、海尔衣联网研究院、海豚大数据科技(天津)有限公司等全国20多所高校、企业和机构共同发起，于2022年11月5日在北京正式成立。中国工程院院士、计算机软件与虚拟现实领域专家赵沁平担任高校元宇宙专委会名誉顾问；中国工程院院士、北京航空航天大学电气与自动化学院名誉院长、中国航天科工集团有限公司科技委高级顾问李伯虎担任高校元宇宙专委会名誉主任；清华大学信息国研中心可信软件和大数据部常务副主任邢春晓担任高校元宇宙专委会主任委员。目前已发展高校及企业会员30多家。高校元宇宙专委会主要工作是促进高校元宇宙教育、加强校企合作、推动元宇宙专业建设及学科发展，为元宇宙教育教学提供专家咨询服务。

　　全国高校人工智能与大数据创新联盟数字经济专业委员会（简称:高校数字经济专委会），是由华算人工智能研究院、清华大学、北京大学、中国人民大学、中国社会科学院信息化研究中心、四川大学、北京外国语大学、北京科技大学、北京工业大学、北京语言大学、北京化工大学、北京联合大学、北京物资学院、北京印刷学院、西藏民族大学、河北金融学院、重庆财经学院、苏州城市学院、北京中关村软件园、百度、海豚大数据科技等全国60多家高校、企业和机构共同发起，于2024年1月12日在北京正式成立。清华大学经济管理学院教授姜旭平、北京大学信息管理系教授赖茂生、中国社会科学院信息化研究中心主任姜奇平、中国科学院大学经济与管理学院教授吕本富担任高校数字经济专委会主任委员。高校数字经济专委会主要工作是促进高校数字经济专业建设及学科发展，推动产学研合作，为高校数字经济专业教育教学提供专家咨询服务。