后摩尔时代集成电路创新：FinFET/GAAFET 纳电子学与 AI 芯片

后摩尔时代集成电路的发展呈现出多模式创新的特点。本文综述了后摩尔时代中两大创新发展热点，即鳍式场效应晶体管/环绕栅场效应晶体管 (FinFET/GAAFET) 纳电子学和基于深度学习新算法的人工智能 (AI) 芯片，并介绍了其发展历程和近两年的最新进展。

在 FinFET/GAAFET 纳电子学领域，本文综述并分析了当今 Si 基 CMOS 集成电路的发展现状，包含 Intel 的 IDM 模式、三星和台积电的代工模式 3 种技术路线，及其覆盖了 22、14、10、7 和 5nm 集成电路纳电子学的 5 代技术各自的创新特点，以及未来 3 和 2nm 技术节点 GAAFET 的各种创新结构的前瞻性技术研究。摩尔定律的继续发展将以 Si 基 FinFET 和 GAAFET 的技术发展为主。

在 AI 芯片领域，本文综述并分析了数字 AI 芯片和模拟 AI 芯片的发展现状，包含神经网络云端和边缘计算应用的处理器 (图像处理器 (GPU)、张量处理器 (TPU) 和中央处理器 (CPU))、加速器和神经网络处理器 (NPU) 等的计算架构的创新，各种神经网络算法和计算架构结合的创新，以及基于存储中计算新模式的静态随机存取存储器 (SRAM) 和电阻式随机存取存储器 (RARAM) 的创新。人工智能芯片的创新发展可弥补后摩尔时代集成电路随晶体管密度上升而计算能力增长缓慢的不足。

评价上述论文综述内容：该综述论文对后摩尔时代集成电路的发展进行了全面的综述和分析，介绍了两大创新发展热点：FinFET/GAAFET 纳电子学和基于深度学习新算法的人工智能芯片。对于 FinFET/GAAFET 纳电子学领域，论文详细介绍了 Si 基 CMOS 集成电路的发展现状和技术路线，并对各代技术的创新特点进行了分析，同时也展望了未来 GAAFET 技术的研究方向。对于人工智能芯片领域，论文综述了数字 AI 芯片和模拟 AI 芯片的发展现状，并对计算架构、神经网络算法和存储器的创新进行了介绍。该论文的综述内容全面，对后摩尔时代集成电路的发展趋势和创新方向进行了深入的分析和展望。