清華電機4篇論文入選ISSCC 2026並於美國舊金山發表

展現台灣晶片設計世界級研發實力

【發布日期】2026年2月

2026年2月15日至19日，全球IC設計領域最具指標性的國際會議——
IEEE國際固態電路研討會（International Solid-State Circuits Conference, ISSCC）
於美國舊金山盛大舉行並圓滿落幕。

ISSCC素有「晶片界奧斯卡」之稱，每年吸引全球超過千篇論文投稿，匯聚世界頂尖大學與半導體產業龍頭，是最具影響力的固態電路與晶片設計國際舞台之一。

本屆（ISSCC 2026）台灣共有 11篇論文入選，展現強勁研發能量；其中， 國立清華大學電機工程學系入選4篇，為全台各大學之冠。

此一成果不僅彰顯清華電機在AI晶片與記憶體內運算等前瞻領域的深厚實力，亦顯示台灣持續在全球半導體技術發展中扮演關鍵角色。

清華電機研究團隊成果亮眼

本次入選論文中，張孟凡教授團隊共有三篇論文獲選，聚焦於「記憶體內運算（In-Memory Computing）」與邊緣人工智慧晶片設計，持續突破效能與能耗限制：

🔹 論文一
提出一款16奈米、1Mb之全數位SRAM記憶體內運算晶片，
可支援1至8位元之混合式脈衝神經網路（SNN）與卷積神經網路（CNN）。
此設計具備高達444.21 TOPS/W之能效表現，
未來可應用於無人機與各類邊緣AI裝置，在有限功耗下實現高效能運算。

🔹 論文二（與台積電合作）
開發22奈米、96Mb之非線性多階儲存電阻式記憶體內運算晶片，
可支援Mamba、Transformer及CNN等多種神經網路架構。
該晶片具備50.6至90.2 TFLOPS/W之高效率，
可依應用需求彈性切換運算模式，兼顧高準確度與低功耗，
適用於邊緣AI與智慧裝置等場域。

🔹 論文三
提出一款16奈米、72Kb之多格式記憶體內運算晶片，
可依不同AI任務（語音、影像或生成式應用）動態調整資料表示方式，
大幅提升運算效率並降低能源消耗，
為通用型人工智慧應用提供具彈性且高效能之解決方案。

台灣記者會現場合影。大會/提供

此外，清華電機黃朝宗教授團隊亦有一篇論文入選，聚焦於生成式人工智慧晶片設計：

🔹 論文四
提出一款支援「無分類器引導（classifier-free guidance）」的
Transformer擴散模型處理器，
可應用於影像生成任務，並有效降低記憶體頻寬需求。
該設計在兼顧效能與功耗的同時，展現於低功耗個人裝置上的應用潛力，
為生成式AI硬體加速提供關鍵技術突破。

持續站穩全球半導體創新前線

ISSCC長年為全球半導體技術發展的重要指標，本次清華電機共四篇論文入選並於會中發表，
不僅展現本系於AI晶片與先進電路設計領域之研究能量，
亦體現清華電機在國際學術與產業舞台上的持續影響力。

未來，本系將持續深化前瞻技術研發，
培育具備國際競爭力之電機人才，
為全球科技發展貢獻關鍵力量。

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ISSCC為全球半導體技術發展的風向球，也是各國產學研展現創新能量的最高殿堂。今年台灣 11 篇論文脫穎而出，不僅反映台灣完整的半導體研發生態系與優勢，更展現台灣在國際半導體研發上的引領地位。