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二维TMC忆阻器在神经形态计算中的研究进展

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半导体技术 2024年第2期49卷 109-122页

作者：毛成烈高小玉南海燕无锡力芯微电子股份有限公司江苏无锡214028 江南大学物联网工程学院江苏无锡214122

忆阻器和突触器件作为一种有潜力的神经形态器件,近年来得到了广泛的研究。二维过渡金属硫族化合物(2D TMC)由于其独特的性能,使基于其的电子器件制造工艺具有高集成度、高兼容性和高扩展性等优势。对基于2D TMC的高性能忆阻器在神经形... 详细信息

忆阻器和突触器件作为一种有潜力的神经形态器件,近年来得到了广泛的研究。二维过渡金属硫族化合物(2D TMC)由于其独特的性能,使基于其的电子器件制造工艺具有高集成度、高兼容性和高扩展性等优势。对基于2D TMC的高性能忆阻器在神经形态计算中的应用进行了全面的综述。首先介绍了2D TMC及其异质结在忆阻器中的应用潜力,然后基于该类材料的基本结构和物理性能,对近年来报道的器件进行了分类介绍,接着讨论了这些新兴材料和器件在神经形态计算中的应用,最后基于目前存在的问题,提出了解决方案,并对该类器件在其他场景的应用进行了展望。

关键词：二维过渡金属硫族化合物(2D TMC) 异质结忆阻器人工突触神经形态计算

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忆阻器基神经形态计算器件与系统研究进展

电子与封装 2024年第4期24卷 63-74页

作者：郭文斌汪泽清吴祖恒蔺智挺安徽大学集成电路学院合肥230601 安徽省高性能集成电路工程研究中心合肥230601

忆阻器作为新原理器件,与现有互补金属氧化物半导体(CMOS)器件相比,具有结构简单、集成密度高、微缩性好、操作能耗低、易于三维集成等优点,是实现神经形态计算技术的理想存储器件之一。对近年来忆阻器基神经形态计算技术的研究进展进... 详细信息

忆阻器作为新原理器件,与现有互补金属氧化物半导体(CMOS)器件相比,具有结构简单、集成密度高、微缩性好、操作能耗低、易于三维集成等优点,是实现神经形态计算技术的理想存储器件之一。对近年来忆阻器基神经形态计算技术的研究进展进行综述,包括忆阻器基神经突触和神经元功能实现以及忆阻器基神经形态计算系统研究进展,并对当前忆阻器基神经形态计算技术仍然面临的挑战进行总结,对其前景做了展望。

关键词：忆阻器神经形态计算突触神经元

高均一性二维碲化钼忆阻器阵列及其神经形态计算应用

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无机材料学报 2022年第7期37卷 795-801,I0004-I0008页

作者：何慧凯杨蕊夏剑王廷泽董德泉缪向水中国电子科技南湖研究院嘉兴314002 湖北江城实验室武汉430205 华中科技大学光学与电子信息学院武汉光电国家实验室武汉430074 华中科技大学材料科学与工程学院材料加工与模具技术国家重点实验室武汉430074

二维过渡金属硫化合物是构建纳米电子器件的理想材料,基于该材料体系开发用于信息存储和神经形态计算的忆阻器,受到了学术界的广泛关注。受制于低成品率和低均一性问题,二维过渡金属硫化合物忆阻器阵列鲜见报道。本研究采用化学气相沉... 详细信息

二维过渡金属硫化合物是构建纳米电子器件的理想材料,基于该材料体系开发用于信息存储和神经形态计算的忆阻器,受到了学术界的广泛关注。受制于低成品率和低均一性问题,二维过渡金属硫化合物忆阻器阵列鲜见报道。本研究采用化学气相沉积得到厘米级二维碲化钼薄膜,并通过湿法转移和剥离工艺制备得到碲化钼忆阻器件。该碲化钼器件表现出优异的保持性(保持时间>500 s)、快速的阻变(SET时间~60 ns,RESET时间~280 ns)和较好的循环寿命(阻变2000圈后仍可正常工作)。该器件具有高成品率(96%)、低阻变循环间差异性(SET过程为6.6%,RESET过程为5.2%)和低器件间差异性(SET过程为19.9%,RESET过程为15.6%)。本工作成功制备出基于MoTe_(2)的3×3忆阻器阵列。在此基础上,将研制的MoTe_(2)器件用于手写体识别,实现了91.3%的识别率。最后,通过对MoTe_(2)器件高低阻态的电子输运机制进行拟合分析,揭示了该器件阻变源于类金属导电细丝的通断过程。本项工作表明大尺寸二维过渡金属硫化合物在未来神经形态计算中具有巨大的应用潜力。

关键词：二维材料碲化钼忆阻器阵列神经形态计算

校准方法和存内训练相结合的忆阻器神经形态计算方法

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国防科技大学学报 2023年第5期45卷 202-206页

作者：杜湘瑜彭杰刘海军国防科技大学电子科学学院湖南长沙410073

基于忆阻器的神经形态计算架构在图像分类、语音识别等领域取得了较好的效果,但当忆阻器阵列存在低良率问题时,其性能会出现明显下降。提出一种基于忆阻器神经形态计算的校准方法和原位训练相结合的算法,利用校准方法提高乘累加计算的... 详细信息

基于忆阻器的神经形态计算架构在图像分类、语音识别等领域取得了较好的效果,但当忆阻器阵列存在低良率问题时,其性能会出现明显下降。提出一种基于忆阻器神经形态计算的校准方法和原位训练相结合的算法,利用校准方法提高乘累加计算的准确率,并利用原位训练方法降低训练误差。为了验证所提方法的性能,采用多层感知器架构进行仿真。从仿真结果来看,神经网络的精度有明显的提高(近40%)。实验结果表明,与单纯的校准方法相比,采用所提方法训练的网络精度提高了约30%,与其他主流的方法相比,所提方法训练的网络精度提高了0.29%。

关键词：忆阻器神经形态计算原位训练校准方法

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基于3D-NAND的神经形态计算

物理学报 2022年第21期71卷 61-83页

作者：陈阳洋何毓辉缪向水杨道虹华中科技大学博士后流动站武汉430074 武汉新芯集成电路制造有限公司博士后工作站武汉430205 江城实验室武汉430205 华中科技大学集成电路学院武汉430074

神经形态芯片是一种新兴的AI芯片.神经形态芯片基于非冯·诺依曼架构,模拟人脑的结构和工作方式,相比冯·诺依曼架构的AI芯片,神经形态芯片在效率和能耗上有显著的优势.3D-NAND闪存工艺成熟并且存储密度极高,基于3D-NAND的神经形态芯片... 详细信息

神经形态芯片是一种新兴的AI芯片.神经形态芯片基于非冯·诺依曼架构,模拟人脑的结构和工作方式,相比冯·诺依曼架构的AI芯片,神经形态芯片在效率和能耗上有显著的优势.3D-NAND闪存工艺成熟并且存储密度极高,基于3D-NAND的神经形态芯片受到许多研究者的关注.然而由于该技术的专利性质,少有基于3D-NAND神经形态计算的硬件实现.本文综述了用3D-NAND实现神经形态计算的工作,介绍了其中前向传播和反向传播的机制,并提出了目前3D NAND在器件、结构和架构上需要的改进以适用于未来的神经形态计算.

关键词：神经形态计算 3D-NAND 存算一体架构

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基于相变材料的光子神经形态计算技术

激光与光电子学进展 2022年

作者：王金融宋兵徐晖张亨宇孙振源李清江国防科技大学电子科学学院

当前物联网、云计算等产生的海量非结构化数据，极大提升了对数据处理算力和能效的需求。神经形态计算借鉴生物大脑的信息处理方式，以神经元与神经突触为基本单元，从互联架构与信息处理模式等方面模拟生物神经系统，能够实现实时、超... 详细信息

当前物联网、云计算等产生的海量非结构化数据，极大提升了对数据处理算力和能效的需求。神经形态计算借鉴生物大脑的信息处理方式，以神经元与神经突触为基本单元，从互联架构与信息处理模式等方面模拟生物神经系统，能够实现实时、超低功耗信息处理，成为大数据时代计算技术发展的前沿热点。其中，光子神经形态计算技术是在光域上进行神经形态计算数据处理的技术，既能够充分发挥光子高速传输、低功耗、高并行度的优势，又能够避免光电和电光转换带来的额外时间功耗开销，具有很大的研究和应用价值。在该领域内，相变材料作为一种具有高折射率对比度和非易失特性的光学材料，可在光、电、热等激励作用下进行折射率的连续调节，为非易失光子神经形态计算提供了一种可行的解决方案，成为当前的研究热点。本文首先介绍了光子神经形态计算的基本原理和实现方法，在此基础上讨论了相变材料用于光子神经形态计算的原理。其次，针对不同类型的实现途径，研究了不同相变材料的特点和选型办法，综述分析了当前应用较多的两类相变材料以及各类光突触器件和阵列集成应用，最后对基于相变材料的光子神经形态计算技术发展进行了展望。

关键词：相变材料神经形态计算光子神经网络

基于Si/ZnO异质结的自供能全光控突触器件及神经形态计算

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基于Si/ZnO异质结的自供能全光控突触器件及神经形态计算

作者：郭倩文河南大学

学位级别：硕士

随着科技的迅速发展,基于大数据驱动的人工智能、云计算以及类脑计算已经在多个领域中有着广泛的应用。为了满足人们日益增长的信息处理需求,依靠计算机处理的数据每年都以指数级的速度增长。然而,基于存储器与处理器物理分离的“冯诺... 详细信息

随着科技的迅速发展,基于大数据驱动的人工智能、云计算以及类脑计算已经在多个领域中有着广泛的应用。为了满足人们日益增长的信息处理需求,依靠计算机处理的数据每年都以指数级的速度增长。然而,基于存储器与处理器物理分离的“冯诺依曼架构”的传统计算机,在计算或处理海量数据时,数据在不同单元之间频繁地传输不仅会导致显著的时间延迟,还会产生很高的功耗,难以满足人们对海量数据实时高效处理的需求。人类大脑具有高性能和低功耗的优点,大脑是由10个神经元和10个突触通过复杂连接构成的网络,其中生物突触是实现大脑功能最基本的单元。受人类大脑功能及结构的启发,类脑计算和网络应运而生。构建模拟突触可塑性的突触器件是实现类脑计算的基础。早期的人工突触器件主要利用电信号调控突触权重,模拟突触的可塑性。然而,电信号调控的器件会受带宽的限制,并且会产生电阻电容延迟和电流串扰等问题。随后,研究人员将光信号引入到对突触器件权重的调控中。然而在一部分器件中,光脉冲对器件的权重仅具有单向调控功能,还需要借助电脉冲实现突触器件权重的双向、多级调控,进而实现类脑计算,这无法完全解决电脉冲调控中存在的问题。因此全光脉冲调控突触器件的权重是解决电脉冲调控突触器件权重中的带宽受限、电阻电容延迟和电流串扰问题的有效途径,对推动神经形态计算的发展具有重要意义。基于以上背景,本文制备了一种基于p-Si/n-ZnO的异质结器件,利用异质结的内建电场驱动器件工作实现自供电,并将器件对可见光的响应度作为突触权重,利用紫外光和近红外光辐照实现对突触权重的双向、多级调控,最后构建人工视觉神经网络,利用器件性能更新权重,从而实现对手写数字的分类与识别,并且基于器件性能构筑的卷积核实现了对图像的预处理。本论文研究内容主要包括三部分:(1)Si/ZnO异质结器件的制备及基础性能的研究:利用水热法生长ZnO纳米线,磁控溅射和电子束蒸发法制备电极,构筑了Si/ZnO垂直异质结构的两端器件。经过SEM、XRD、TEM和紫外-可见吸收光谱等表征,表明了生长的ZnO纳米线阵列垂直衬底生长且结晶度良好,存在丰富的表界面态,有利于光脉冲辐照对器件性能的调控。随后通过光谱、I-V和I-t等光电表征手段研究了紫外光和近红外光辐照前后对器件的光吸收特性、电学性能及光电响应特性的影响,结果表明紫外光和近红外光辐照可以有效地增加和降低器件的电导。(2)基于Si/ZnO异质结自供电的全光控突触器件的性能及原理研究:器件经紫外光和近红外光辐照后对可见光的响应度分别上升和下降,紫外光和近红外光的辐照时间和功率密度均可以实现对可见光响应度的调控;制备的器件对波长415-970 nm的光均有响应,具有可见-近红外的宽光谱响应;通过研究其调控原理发现紫外光和近红外光辐照主要是对材料的表界面态进行调控,从而调控了器件的电阻以及ZnO一侧的势垒高度,紫外光辐照后器件的电阻与ZnO一侧的有效势垒均下降,电阻降低占主导作用,导致器件的光电流响应度上升,近红外光辐照后器件的电阻上升,ZnO一侧的有效势垒下降,导致器件的光电流响应度下降。(3)基于全光控突触器件的应用:利用紫外光和近红外光辐照得到突触的LTP/LTD特性曲线,构建人工神经网络并利用权重更新公式提取参数,发现紫外光辐照后的LTP曲线线性度良好。其中当紫外光辐照功率密度为6.04 m W cm且近红外光非均匀辐照的条件下,由该器件性能构建的反馈网络对手写数字的识别准确率最高,为78±2%。此外,利用器件的宽光谱响应特性还可以实现对图像的预处理,如均值滤波、高斯滤波和图像边缘检测等。本文制备的器件可以区分对辐照光以及探测光的响应,并且直接实现对光信号的响应,有望在硬件上构建感-存-算人工网络并实现对图像的高效快速处理,将推动新型神经形态计算硬件网络的构建与发展。

关键词： Si/ZnO异质结表界面态人工突触神经形态计算

新型钛酸镧铁电忆阻器应用于神经形态计算的研究

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新型钛酸镧铁电忆阻器应用于神经形态计算的研究

作者：陈星宇南京邮电大学

学位级别：硕士

随着CMOS器件的尺寸不断缩小并接近其物理极限,摩尔定律的延续面临着严峻的挑战。与此同时,大数据、深度学习等技术的发展趋势,对传统主流硬件平台的算力提出了更高的要求,并且在传统的冯·诺依曼计算结构中,计算单元和存储单元是分离的... 详细信息

随着CMOS器件的尺寸不断缩小并接近其物理极限,摩尔定律的延续面临着严峻的挑战。与此同时,大数据、深度学习等技术的发展趋势,对传统主流硬件平台的算力提出了更高的要求,并且在传统的冯·诺依曼计算结构中,计算单元和存储单元是分离的,它们之间的传输损耗导致了冯·诺依曼瓶颈。人类大脑依靠神经元和突触进行高效率存储和计算,将存储和计算结合到一起,所以模拟人脑的神经形态计算成为解决目前功耗和算力问题的有效途径。忆阻器由于其低功耗、高集成度和模拟突触可塑性的特性有望成为神经形态计算中的核心硬件单元。本文基于铁电忆阻器的低功耗、稳定性强和开关速度快等优点,制备了基于钛酸镧(LaTiO:LTO)的新型铁电忆阻器,并改进了器件的结构,优化了器件的性能,同时还深入研究了器件模拟突触可塑性的能力,具体工作如下:(1)对众多铁电材料进行了调研,调研后发现LTO材料具备优良的铁电性,但是目前几乎没有人将其用于忆阻器的制备。基于LTO材料的新型铁电忆阻器是亟待研究的,于是选择了LTO材料作为器件的阻变层,探究了LTO的衬底兼容性和薄膜制备工艺。通过磁控溅射在硅片上沉积了LTO薄膜,并对薄膜进行AFM和PFM等物理表征。(2)通过磁控溅射制备了Ag/LTO/Pt器件,对器件进行直流电学测试,发现器件在不同电压范围的扫描下分别表现出单极性阻变特性和双极性阻变特性。然后通过改进器件的中间层厚度,并且在溅射LTO中间层时掺入Ag制备了Ag/LTO-Ag/Pt器件,对该器件进行了同样的直流电学测试,相比于改进之前,器件表现出更低的开关电压、更高的开关比,同时还具备多阻态特性。最后,对器件Set部分I-V特性曲线进行了机理拟合,并且通过第一性原理计算进一步验证了器件的导通机理。(3)深入研究了Ag/LTO/Pt器件模拟突触可塑性的能力以及器件作为图像识别硬件单元的潜力。一方面,通过直流测试和给定的脉冲测试成功实现了器件的电导可调制性,并在此基础上模拟了PPF、STP、LTP、STP到LTP的转变和STDP等突触可塑性行为。另一方面,在模拟突触可塑性的基础上,用MATLAB拟合器件参数,并结合卷积神经网络探讨了器件在图像识别方面的应用潜力,学习后识别图像的准确率高达96%。

关键词：铁电忆阻器 La2Ti2O7 神经形态计算突触可塑性图像识别

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针对忆阻器老化的神经形态计算系统优化研究

针对忆阻器老化的神经形态计算系统优化研究

作者：叶文文浙江大学

学位级别：硕士

人工智能任务的广泛应用提出了对功耗和速度的更高要求,而基于传统器件和冯·诺依曼架构的系统发展遇到瓶颈,难以满足人工智能任务在边缘设备、嵌入式设备等地部署的需求。新型器件忆阻器因其非易失性受到关注,有望解决冯·诺依曼架构... 详细信息

人工智能任务的广泛应用提出了对功耗和速度的更高要求,而基于传统器件和冯·诺依曼架构的系统发展遇到瓶颈,难以满足人工智能任务在边缘设备、嵌入式设备等地部署的需求。新型器件忆阻器因其非易失性受到关注,有望解决冯·诺依曼架构的“存储墙”问题实现存内计算。在基于忆阻器的交叉阵列上执行神经形态计算的过程中,需要反复对忆阻器施加电压。然而,多次施加电压的操作会造成忆阻器内部细丝发生不可逆的老化,直至器件耐久力失效。器件老化下继续执行神经形态计算时,编程误差增大,硬件推理正确率大幅下降,为了得到目标正确率需要进行更多次的施加电压操作,而该过程会进一步加剧忆阻器的老化,形成恶性循环,器件寿命快速走向终止,因此,针对忆阻器老化这一问题优化神经形态计算系统具有意义。本文实现了神经网络在忆阻器交叉阵列上的模拟应用,并对忆阻器老化后阻值的有效范围进行建模仿真,针对忆阻器老化这一问题提出了软硬件协同优化神经形态计算过程的方法。结合可知的老化信息提出了对神经网络进行限制重训练的改进方法,以使网络模型适应发生老化的硬件,最高可提高映射正确率达10.2%,并对在线调整的过程进行优化,通过应用梯度稀疏化技术,以稀疏更新代替密集更新,减缓了器件的老化速度,增加了网络可执行次数。结合应用神经网络偏斜训练方法,可以降低编程误差,共同提高器件使用寿命。本文提出的方法在多个神经网络应用上进行验证,仿真实验证明所提出的方法能够优化神经网络在忆阻器交叉阵列中的表现,结合偏斜训练,最高可延长忆阻器交叉阵列的使用寿命达20.73倍。

关键词：忆阻器交叉阵列神经形态计算老化