潛行路徑(Sneak path)問題是基于憶阻器神經形态計算中的重要問題,解決該難題有助于幫助構建更加精确的神經形态識别系統。近日,美國麻省大學(UMass Amherst)姚軍教授團隊發明了一種動态編程的方案來抑制潛行路徑。該方案使用超低功耗的生物電壓憶阻器作為瞬态開關,在截止潛行路徑的同時,可以讓目标器件進行雙向編程。相關論文以題目為“An Effective Sneak-Path Solution Based on Transient-Relaxation Device”發表在Advanced Materials期刊上。
論文鍊接:
/10.1002/adma.202207133
憶阻器具有可編程電導,可以模拟生物神經組件中的狀态調制功能。其兩端結構提供了一種簡單的交叉結構方案,以實現緊湊的 3D 堆疊集成。因此,它們被認為是構建高密度内存和高效神經形态計算系統的優秀候選者。然而,在對陣列中單個器件進行讀寫操作時,需要有效抑制在潛行路徑路徑的漏電流。解決此問題有助于幫助構建更加精确的神經形态識别系統。
人們通常的做法是将每個憶阻器與一個尋址設備相關聯,該尋址設備作為通道開關來有效抑制潛行路徑。晶體管因其可切換性和技術成熟度而被廣泛采用。然而,它的三端結構損害了憶阻器兩端結構的集成潛力。因此,人們也在積極尋找其他可替代的兩端尋址設備。二極管由于其優良的整流效果,可以有效地抑制潛行電流。然而,單向電流限制了其在雙向編程憶阻器中的使用,而這種雙向憶阻器則為現在神經形态識别的主要設備。為了适應雙向可編程性,雙極非線性器件,例如隧道勢壘和阈值開關器件,被提議作為選擇器與雙向憶阻器一起工作。然而,這些選擇器中的激活電壓通常接近憶阻器中的編程阈值,縮小了讀取窗口或模拟輸入範圍,并降低計算的矢量分辨率。此外,選擇器中的有限電流密度可能會引入輸入電流-電壓 (I-V)的非線性,阻止了直接使用電壓幅度作為向量矩陣乘法的輸入。
在這篇文章中,一個有效的潛行路徑解決方案被提出。該方案沒有上述提到的種種限制,依靠瞬态編程器件的單向電流特性來抑制潛行電流,同時利用開關中的瞬态弛豫(即去除激活電壓後的狀态保持)來實現雙向編程。由于該開關不消耗弛豫窗口中的壓降,可編程陣列可以使用全範圍輸入進行模拟計算。超低開關電壓(例如,<100 mV)的單極易失性憶阻器被特别用作示例性器件,以突出陣列集成策略的優勢和可擴展性。
圖1:基于瞬态編程器件的潛行路徑解決方案
圖2 :瞬态編程器件基本特性
圖3:瞬态編程器件與雙向憶阻器的集成性能
圖4:對方案的潛行路徑抑制能力進行分析
圖5:該方案的可編程性驗證
*感謝論文作者團隊對本文的大力支持。
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