一种新型信息处理器件:神经形态器件

作     者：刘逸龙 李晖 苏琳琳 李欣蔚 杨成东 LIU Yilong;LI Hui;SU Linlin;LI Xinwei;YANG Chengdong

作者机构：无锡学院电子信息工程学院江苏无锡214105 南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044 

出 版 物：《光电子．激光》 (Journal of Optoelectronics·Laser)

年 卷 期：2024年第35卷第7期

页      面：761-784页

学科分类：080903[工学-微电子学与固体电子学] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 080501[工学-材料物理与化学] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 080502[工学-材料学] 

基　　金：国家自然科学基金(62106111) 无锡学院引进人才科研启动项目(2021r011,2021r012)资助项目 

主　　题：神经形态器件 人工突触 忆阻器 晶体管 

摘      要：人工智能时代呈现指数增长的待处理数据量对计算机能效提出了更高的要求。因此,在后摩尔时代显然迫切需要开发新型的计算机技术来应对这种挑战。受人脑并行运算架构的启发,模拟突触器件基于“存算一体架构被认为是突破传统冯·诺依曼瓶颈的有效技术。本文着重梳理了神经形态器件的忆阻机制,按照编程方式对近期突触器件的相关工作开展了分类解读,并结合器件特性介绍了它们在感知模拟等方面的潜在应用。最后,总结了当前神经形态器件所面临的关键技术挑战,并对其未来的发展前景进行了展望。