發(fā)布時(shí)間：2021-06-21 18:25

　　大數(shù)據(jù)時(shí)代的信息爆炸、摩爾定律的逐漸減緩和"萬(wàn)物互聯(lián)"的最終愿景使得發(fā)展高性能的非傳統(tǒng)計(jì)算迫在眉睫. 21世紀(jì)以來(lái),神經(jīng)形態(tài)計(jì)算以高度的并行、極低的功耗和存算一體的特征受到了廣泛的關(guān)注.其中,具有獨(dú)特物理機(jī)制的神經(jīng)形態(tài)器件是神經(jīng)形態(tài)計(jì)算硬件的基本組成單元,對(duì)新型非馮·諾依曼架構(gòu)芯片的研發(fā)乃至類腦智能的最終實(shí)現(xiàn)都具有重要意義.本文重點(diǎn)介紹了神經(jīng)形態(tài)器件的研究進(jìn)展和未來(lái)研發(fā)的趨勢(shì).研究低功耗的神經(jīng)形態(tài)器件與集成方法,提高突觸器件的線性度、對(duì)稱性和開關(guān)比以及從動(dòng)力學(xué)角度模擬生物啟發(fā)的神經(jīng)系統(tǒng)是該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn). 

【文章來(lái)源】：科學(xué)通報(bào). 2020,65(10)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：12 頁(yè)

【部分圖文】：

(網(wǎng)絡(luò)版彩色)人工突觸器件.(a)生物突觸與憶阻器的對(duì)應(yīng),調(diào)制脈沖波形實(shí)現(xiàn)LTP、LTD與STDP[7],Copyright?American Chemical Society;(b)利用突觸晶體管實(shí)現(xiàn)LTP與STP的相互轉(zhuǎn)換[49],Copyright?John Wiley and Sons;(c)利用銀離子團(tuán)簇的遷移實(shí)現(xiàn)LTP與STP的共存,以及脈沖時(shí)間依賴可塑性[52],Copyright?Royal Society of Chemistry

在神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的應(yīng)用層面上,短期來(lái)看,神經(jīng)形態(tài)器件將主要用于實(shí)現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的專用加速器加速計(jì)算最密集的向量矩陣乘法.相較于CPU(centra processing unit),它采取模擬信號(hào)的大規(guī)模并行計(jì)算能在提高容錯(cuò)率的同時(shí)提高運(yùn)算速度;而相較于GPU(graphics processing unit),它將帶來(lái)能耗上的大幅度降低,這種超低功耗的特性非常適合邊緣計(jì)算,將在物聯(lián)網(wǎng)(Internet of things,IoT)時(shí)代發(fā)揮重要作用;在體系結(jié)構(gòu)層次,由神經(jīng)形態(tài)器件制作的存儲(chǔ)器將兼具RAM和Flash存儲(chǔ)器的優(yōu)勢(shì):非易失、擦寫速度高、斷電后仍能保存,并且存內(nèi)計(jì)算的方式將會(huì)帶來(lái)芯片設(shè)計(jì)架構(gòu)的重新布局.長(zhǎng)期來(lái)看,模擬實(shí)驗(yàn)神經(jīng)科學(xué)所揭示的生物中存在的突觸離子動(dòng)力學(xué),是進(jìn)一步發(fā)展人工突觸器件的一個(gè)巨大挑戰(zhàn),這是硬件實(shí)現(xiàn)復(fù)雜人腦系統(tǒng)的一個(gè)具有極大潛力的途徑,研究過(guò)程中也將促進(jìn)我們對(duì)大腦自身的理解.然而,當(dāng)前在硅基芯片上僅僅忠實(shí)地模擬觀測(cè)到的生物神經(jīng)系統(tǒng)以達(dá)到器件層面的仿生似乎不是一個(gè)最優(yōu)的選擇,更需要計(jì)算神經(jīng)科學(xué)方面的研究,針對(duì)神經(jīng)形態(tài)器件的簡(jiǎn)化計(jì)算模型提出數(shù)學(xué)指導(dǎo)并賦予其網(wǎng)絡(luò)意義.例如,經(jīng)典計(jì)算機(jī)模擬脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的成本巨大且難以訓(xùn)練,而神經(jīng)形態(tài)器件具備獨(dú)特的動(dòng)態(tài)特性和可重構(gòu)特性,它不僅能在突觸器件層面上直接實(shí)現(xiàn)多樣化的、與時(shí)間相關(guān)的突觸可塑性,還能天然地實(shí)現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的兼容,可在當(dāng)前的深度學(xué)習(xí)與計(jì)算神經(jīng)科學(xué)中各取所長(zhǎng),根據(jù)任務(wù)信息的流動(dòng)在不同工作狀態(tài)之間切換算法.進(jìn)一步地,一旦算法上能抽象出腦啟發(fā)式脈沖網(wǎng)絡(luò)與對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練算法,將有助于基于神經(jīng)形態(tài)器件構(gòu)建出生物啟發(fā)的下一代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)硬件,軟件和硬件的相輔相成將開創(chuàng)下一個(gè)人工智能的時(shí)代.盡管前景光明,但神經(jīng)形態(tài)器件的研究仍存在若干問(wèn)題有待解決:如何設(shè)計(jì)和選擇神經(jīng)形態(tài)器件的材料、機(jī)理以制備出高精度的器件?材料的選擇將直接影響神經(jīng)形態(tài)器件的性能,需要篩選出能夠支撐高性能神經(jīng)形態(tài)器件的材料.機(jī)理的澄清有利于對(duì)神經(jīng)形態(tài)器件進(jìn)行針對(duì)性的優(yōu)化和設(shè)計(jì).我們期待在材料科學(xué)甚至在物理機(jī)理水平上的突破,能大大提高神經(jīng)形態(tài)器件的性能.最終,在不同的應(yīng)用方面針對(duì)性地設(shè)計(jì)神經(jīng)形態(tài)器件將是未來(lái)信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要趨勢(shì).軟件與硬件的真正融合將為實(shí)現(xiàn)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算乃至類腦智能奠定基礎(chǔ).

相變器件是一類歷史悠久、工藝較為成熟的神經(jīng)形態(tài)器件,其外加刺激一般為電流脈沖,利用焦耳熱引發(fā)的相變過(guò)程來(lái)改變器件的電導(dǎo).相變器件,根據(jù)相變材料的機(jī)理可以分為兩種,一種是基于Ge2Sb2Te5等材料、利用晶態(tài)-非晶態(tài)之間轉(zhuǎn)變實(shí)現(xiàn)電導(dǎo)變化的相變存儲(chǔ)器(phase change memory,PCM)[16],其結(jié)構(gòu)為金屬相變材料/金屬;另一種是基于NbO2和VO2材料利用金屬到絕緣體的相變制成的莫特(Mott)器件[17],其結(jié)構(gòu)為金屬/氧化物/金屬.對(duì)于PCM,晶態(tài)為高電導(dǎo),非晶態(tài)為低電導(dǎo).若材料初始處于高電導(dǎo)的結(jié)晶態(tài),當(dāng)施加高幅度的電流脈沖時(shí),由于焦耳熱,很大一部分相變材料熔化,一旦脈沖突然中斷,熔融材料會(huì)淬火成低電導(dǎo)的非晶相,從而轉(zhuǎn)變?yōu)榈碗妼?dǎo).若再施加電流脈沖加熱材料達(dá)到結(jié)晶的溫度卻低于熔點(diǎn),將導(dǎo)致部分非晶區(qū)域重結(jié)晶.結(jié)晶程度取決于脈沖的幅度和持續(xù)時(shí)間.通過(guò)施加連續(xù)的脈沖使非晶區(qū)域逐漸結(jié)晶,可以實(shí)現(xiàn)連續(xù)的電導(dǎo)變化.圖1(d)展示了在透射電子顯微鏡下PCM晶體的生長(zhǎng).對(duì)于莫特器件,其可同時(shí)表現(xiàn)出由電流控制和溫度控制的負(fù)微分電阻效應(yīng),圖1(e)展示了莫特器件的截面結(jié)構(gòu),圖1(f)用電子束衍射的方式展示了絕緣層中由電流控制與溫度控制的負(fù)微分電阻狀態(tài).惠普公司的研究人員[19]在基于NbO2的莫特器件中把器件與電容并聯(lián),基于器件溫度和電容電荷兩個(gè)狀態(tài)量構(gòu)造的振蕩器呈現(xiàn)出混沌行為.2 神經(jīng)形態(tài)器件計(jì)算原理


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