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低耗存算一体

当前AI算力受“内存墙”制约，存储与计算分离严重影响芯片性能。铁电晶体管可实现存算一体，被视作神经形态计算的潜力器件，但传统器件存在能耗高、电压不匹配等问题。北大科研团队将其栅长缩至1纳米，借助纳米栅极实现电场“杠杆放大”，进而完成极化翻转，能耗较国际最优水平降低一个数量级，为下一代高能效AI芯片与数据中心提供关键技术支撑。（剩余662字）

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