【摘 要】
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基于新兴存储技术的神经形态计算为克服冯·诺依曼瓶颈提供了可行方案。利用忆阻器件的模拟式存储、动态开关等特性以模拟突触和神经元功能,可有效提高神经形态计算架构的能源与面积效率。本文主要针对全忆阻神经网络中神经形态器件间工艺、性能及参数失配等关键问题,通过材料掺杂改性、制备方法创新及量测方法优化等手段提高忆阻器件的可靠性与神经形态特性。同时针对脉冲神经网络算法匮乏及低效等难题,基于忆阻器件快速与双向开
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基于新兴存储技术的神经形态计算为克服冯·诺依曼瓶颈提供了可行方案。利用忆阻器件的模拟式存储、动态开关等特性以模拟突触和神经元功能,可有效提高神经形态计算架构的能源与面积效率。本文主要针对全忆阻神经网络中神经形态器件间工艺、性能及参数失配等关键问题,通过材料掺杂改性、制备方法创新及量测方法优化等手段提高忆阻器件的可靠性与神经形态特性。同时针对脉冲神经网络算法匮乏及低效等难题,基于忆阻器件快速与双向开关等特性,设计硬件友好型训练方案,系统地进行同质型全忆阻脉冲神经网络的研究。主要的研究成果如下:在器件层面,利用HfWOx的非易失性阻变存储与VOx的易失性阈值转变特性,设计制备了同时具有存储与开关能力的多模V/VOx/HfWOx/Pt忆阻器件。具体地,通过Hf掺杂,改善WOx基阻变层的存储性能;同时优化V电极沉积过程中界面处的氧化程度,制备厚度低于5 nm的VOx薄膜。该器件无需经历电致初始化与高温退火过程,即具可重构的阻变-阈值转变切换能力。阻变模式下,器件开关比大于10~3,常温下阻态保持能力大于10~4秒,脉冲耐受能力大于1010次;阈值转变模式下,器件开关速度低于30ns,脉冲耐受能力大于1012次,具有优异的阈值电压稳定性。在功能层面,首次利用相同的V/VOx/HfWOx/Pt忆阻器件实现突触、无极性神经元功能以及神经信号交联的模拟。具体地,HfWOx阻变层中氧空位的迁移用以模拟突触可塑性,包括记忆长时程增强/抑制、脉冲时序依赖可塑性。其次,利用VOx阈值转变层中的金属相-绝缘相转变机制搭建神经元电路,在正、负电压激励下实现对称的积分、点火行为的模拟。进一步地,设计基于V/VOx/HfWOx/Pt器件的突触-神经元整合方案,通过电路优化使得神经元与突触器件间操作参数匹配,进而演示了不同突触权重对神经元激发时间和响应频率的影响。在神经形态应用层面,基于V/VOx/HfWOx/Pt器件的同质型全忆阻脉冲神经网络在MNIST与CIFAR10数据集上显示出优秀的分类能力。具体地,面向MNIST手写数字识别任务,构建基于时间编码的单层脉冲神经网络。神经元的快速激发与时间编码的引入使得网络延时（～0.5μs）与突触单次操作功耗（～10 f J）大幅降低。进一步地,面向CIFAR10分类任务,构建无极性频率编码的多层卷积脉冲神经网络。首次利用无极性神经元提取相位相反的输入信息,在不损失学习率的前提下,其突触与神经元的硬件消耗相比单极性网络分别降低75%与50%,为深度忆阻脉冲神经网络的训练提供了有效方案。
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