2025年2月16日至20日，国际固态电路会议（ISSCC）在美国旧金山举行。北京大学深圳研究生院信息工程学院广东省存算一体芯片重点实验室在此次会议上发表了题为“A 28nm 109.8TOPS/W 3D PNN Accelerator Featuring Adaptive Partition, Multi-Skipping, and Block-Wise Aggregation”的研究论文，这是北京大学深圳研究生院首次在ISSCC发表论文。

点云是由激光雷达、深度相机等新型传感器采集到的数据格式，由于只抓取物体轮廓上的点，因此相比于传统的图像和视频，点云可以用更少的数据量实现更高的分辨率，在无人驾驶、机器人、无人机、AR/VR等领域有着巨大的应用前景。深度学习技术（点云神经网络）也开始广泛应用于点云的分析和处理。此次信息工程学院的研究工作旨在解决当前点云神经网络计算复杂度高、并行性差以及频繁的不规则外部内存访问，导致在硬件上部署点云神经网络面临的巨大挑战。该研究工作开发了一种用于三维点云分析的高能效神经网络加速器Nebula，采用基于八叉树的自适应分块、基于采样的多级跳过以及基于流水线的分块延迟聚合，分别解决了点云神经网络中最远点采样的串行计算带来的高延迟、大量的冗余计算以及频繁的非规则访存。该工作采用了28纳米工艺进行了流片验证，芯片的峰值能效达到了109.8 TOPS/W（20 MHz，INT8），峰值帧率和峰值面积效率分别达到了5263fps和5.6 TOPS/mm²（200 MHz，INT8），远超当前的国际领先水平。此项研究工作为后续在自动驾驶、机器人等新兴领域的应用提供了广泛的思路。

该工作由广东省存算一体芯片重点实验室杨玉超教授、焦海龙长聘副教授课题组与李革教授课题组、瑞为技术合作完成，信息工程学院博士周长春为论文的第一作者，杨玉超教授、焦海龙长聘副教授为论文共同通讯作者。周长春博士在会议的AI Accelerator Session做论文报告，并在Demonstration Session做了现场芯片展示。此项研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金项目、广东省存算一体芯片重点实验室的支持。

国际固态电路会议（ISSCC）是世界学术界和工业界公认的集成电路设计领域最高级别学术会议，自1953年以来已举办72年，每年2月均在美国旧金山召开；每年有200余项芯片实测成果入选，是学术界和国际芯片巨头公司，例如：英特尔、三星、台积电、AMD、IBM、高通、博通、ADI、TI、联发科等展示最新顶尖芯片成果的平台；历史上入选ISSCC的成果代表着当年度全球领先水平，展现出芯片技术和产业的发展趋势，大量“芯片领域里程碑式发明”均在ISSCC首次披露。