随着人工智能和大数据技术的飞速发展,人类社会对计算性能的需求越来越高。然而,基于冯·诺依曼体系的传统计算机因其存储和计算单元物理分离而导致其存在“内存墙”瓶颈。神经形态计算是一种由脑启发的非冯·诺依曼体系架构,是突破“内存墙”限制和提高计算能效的重要途径。忆阻器能够模拟生物突触功能,是开启超低功耗神经形态计算架构新时代的基石。作为下一代电子器件的新材料体系,二维Bi2O2Se材料具有超高的迁移率、适当的禁带宽度、优异的稳定性和力学性质等优势,并且在忆阻器应用方面展现出广阔前景。然而目前尚未研究两端二维Bi2O2Se忆阻器在突触可塑性和神经形态计算领域的特性。研究二维Bi2O2Se忆阻器对于提高新型二维忆阻器的性能及能效,实现低功耗、超快速度、超密集集成和神经形态计算等应用具有重要的研究价值。本文围绕二维Bi2O2Se生长及忆阻器实现人工突触特性的关键难题,设计了一种改进的单热源化学气相沉积法来生长高质量二维Bi2O2Se材料,并制备了二维Bi2O2Se忆阻器,探究了其忆阻特性、开关速度和功耗、导电机理、突触可塑性以及该器件在神经形态计算领域的应用。本文为高质量二维Bi2O2Se材料生长、超快/低功耗忆阻器构筑等方面提供了新思路。本论文的主要研究成果及创新点如下:（1）通过改进CVD生长工艺,利用将云母衬底倒扣在Bi2O2Se粉末上的方法实现单热源生长,通过拉曼光谱、X射线电子能谱、原子力显微镜、能谱仪、透射电子显微镜和选区电子衍射等表征手段,证明了该方法能够成功制备出大尺寸（260μm）、高质量的单晶二维Bi2O2Se材料。（2）利用电子束曝光、电子束蒸镀和磁控溅射等方法制备了Ag/Bi2O2Se/Au三明治结构的双极型忆阻器。该器件具有较好的耐久性和保持特性,展现出超快的开关速度（<5 ns）和低功耗（<3.02 p J）的优异性能。并通过透射电镜表征验证了Ag导电细丝的工作机制。（3）二维Bi2O2Se忆阻器的人工突触实现。通过电压脉冲测试,实现模拟长时程增强、长时程抑制、双脉冲易化和脉冲时间依赖可塑性等生物突触功能。并且利用电压脉冲对忆阻器电导的调制规律模拟了人工神经网络对美国国家标准与技术研究所的手写数字集的识别,在混淆矩阵中最高识别率为91%。
基于阻变存储器(Resistive Random Access Memory,RRAM)的交叉开关(Crossbar)阵列结构支持高能效存内计算(Processing-In-Memory,PIM),是实现神经形态计算系统最具潜力的架构之一。然而,RRAM器件其单元本身及RRAM单元构成的阵列具有一...
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基于阻变存储器(Resistive Random Access Memory,RRAM)的交叉开关(Crossbar)阵列结构支持高能效存内计算(Processing-In-Memory,PIM),是实现神经形态计算系统最具潜力的架构之一。然而,RRAM器件其单元本身及RRAM单元构成的阵列具有一些非理想因素,这些非理想因素会影响计算的操作数进而使系统的计算准确率降低。选用单元稳定性更高的数字RRAM器件(每个单元存储1比特数据),并研究基于数字RRAM器件Crossbar阵列的神经形态系统的计算准确率恢复方案。基于数字RRAM器件的Crossbar阵列在计算过程中主要受高温导致的阻值漂移和互连线电阻导致的单元有效电压下降(IR drop)两方面的干扰。一方面,阻值漂移会影响阵列中存储的神经网络权重数据。为了减轻三维堆叠神经形态架构中Crossbar阵列面临的高温环境对计算准确率的影响,提出一种基于权重重要性的温度自适应重映射(Weight Significance based Remapping,即WS-R)方案。WS-R方案根据不同数位的位权因子辅以有效数据分布,将权重矩阵按重要性进行划分,同时根据温度分布对Crossbar阵列进行冷、热区域的划分。随后通过重映射步骤,避免将对计算结果贡献较大的高重要性权重与热区域相匹配,以缓解高温对计算准确率的影响。测试结果表明,在4-8比特的权重精度下,相比基于SWV指标的重映射方案,WS-R方案使计算准确率提升了37.8%-56.5%。另一方面,互连线电阻导致的IR drop会降低输入电压向量值的大小。为了补偿IR drop的干扰,提出基于位置及数据模式对IR drop进行补偿(Location and Data Pattern based IR drop Compensation,即LDP-IRC)的阻值调整和驱动电压微调方案。测试结果表明,在阵列级,LDP-IRC方案可使各列输出电流相对于补偿前的误差均在±10%以内;在计算系统级,在不同阵列大小下LDP-IRC方案可使计算准确率近似恢复到理想值。最后,讨论了组合使用WS-R方案和LDP-IRC方案的运行流程,并针对组合方案的局限性提出了解决方法。实验结果表明,在4-8比特的权重精度下,组合方案可以使系统的计算准确率恢复到理想情况的73.48%-80.02%。
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