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研究背景

隨著人工智能應(yīng)用的迅猛發(fā)展，數(shù)據(jù)密集型計算對計算能力的要求越來越高，傳統(tǒng)的馮·諾依曼架構(gòu)的數(shù)字計算已逐漸難以滿足這種需求。類腦計算作為一種新興的計算架構(gòu)，因其在處理速度和效率方面的優(yōu)勢，成為了研究熱點(diǎn)。類腦計算主要依靠憶阻器來模擬神經(jīng)突觸的功能，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)內(nèi)存計算和模擬計算。然而，現(xiàn)有的模擬憶阻器大多存在開關(guān)比較低的問題，這限制了其在權(quán)重映射和多級存儲中的應(yīng)用精度。具體而言，現(xiàn)有的憶阻器多只有開關(guān)比在20以下，導(dǎo)致電導(dǎo)態(tài)數(shù)量有限，難以提供足夠的模擬特性來完成復(fù)雜的類腦計算任務(wù)。

成果簡介

為了解決這一挑戰(zhàn)，武漢大學(xué)李葉生, 何軍以及武漢理工大學(xué)熊遙等團(tuán)隊(duì)攜手在Nature Electronics期刊上發(fā)表了題為“Memristors with analogue switching and high on/off ratios using a van der Waals metallic cathode”的最新論文。研究者們提出了一些新方法來改進(jìn)憶阻器的模擬特性，特別是通過引入具有更高開關(guān)比的二維范德瓦爾斯材料作為陰極，利用離子插層/去插層策略來調(diào)節(jié)憶阻器的開關(guān)過程。

這種方法通過創(chuàng)建高擴(kuò)散屏障，抑制了離子遷移，提高了模擬性能。相關(guān)研究表明，這種新型憶阻器不僅能夠?qū)崿F(xiàn)高達(dá)10⁸的開關(guān)比，還具備超過8位的電導(dǎo)態(tài)，且在功耗方面低至56阿托焦耳，從而顯著提升了類腦計算的效率和精度。這一成果為類腦計算設(shè)備的優(yōu)化和實(shí)際應(yīng)用提供了新的技術(shù)路線和理論依據(jù)。

研究亮點(diǎn)

（1）實(shí)驗(yàn)首次利用二維范德瓦爾斯金屬材料（如石墨烯或鉑二硫化物）作為陰極，成功實(shí)現(xiàn)了高開關(guān)比（高達(dá)10⁸）的模擬憶阻器。該憶阻器采用銀作為上端陽極，磷硫化銦作為開關(guān)介質(zhì)，展現(xiàn)出出色的電導(dǎo)特性和低功耗特性（僅為56阿托焦耳）。

（2）實(shí)驗(yàn)通過離子插層/去插層策略，在陰極引入高擴(kuò)散屏障，限制銀離子的遷移，從而調(diào)節(jié)了電阻開關(guān)行為。這一方法克服了傳統(tǒng)憶阻器在模擬開關(guān)性能和開關(guān)比之間的權(quán)衡，達(dá)到了多達(dá)8位電導(dǎo)態(tài)，表現(xiàn)出合理的線性和對稱性。

（3）研究表明，這種新型憶阻器具有良好的模擬電阻開關(guān)特性，能夠支持更高的精度和權(quán)重映射能力，適用于類腦計算。基于這些特性，作者進(jìn)行了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的芯片級仿真，結(jié)果顯示出高圖像識別準(zhǔn)確率，證明了該憶阻器在人工智能等數(shù)據(jù)密集型計算應(yīng)用中的潛力。

圖文解讀

圖1: 利用范德瓦爾斯van der Waals，vdW 金屬石墨烯graphene，GR作為正極，具有較大開/關(guān)比的模擬開關(guān)。

圖2: 在銀Ag/硫化銦磷indium phosphorus sulfide，IPS/石墨烯GR憶阻器中的多級開關(guān)。

圖3:利用多層范德瓦爾斯vdW PtTe2作為正極，硫化銦磷IPS憶阻器的模擬開關(guān)性能。

圖4: 模擬開關(guān)機(jī)制。

圖5: 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)convolutional neural network，CNN芯片級實(shí)現(xiàn)。

結(jié)論展望

二維范德瓦爾斯金屬材料作為陰極材料，可以顯著改善ECM憶阻器的性能，尤其是在模擬開關(guān)和高開關(guān)比方面。通過利用銀離子的插層/去插層行為，結(jié)合高擴(kuò)散屏障（SKF）效應(yīng)，本文展示了一種有效的策略來限制離子運(yùn)動，從而實(shí)現(xiàn)了超高的開關(guān)比（達(dá)到10⁸）、多位電導(dǎo)狀態(tài)（超過8位），以及低功耗操作。這為進(jìn)一步開發(fā)高性能模擬憶阻器提供了新的思路，尤其是在低功耗、高效能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件應(yīng)用中。

此外，本文的工作還展示了模擬開關(guān)行為在實(shí)際應(yīng)用中的潛力，通過在芯片級實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的圖像識別任務(wù)，達(dá)到了91%的準(zhǔn)確率。這不僅驗(yàn)證了新型憶阻器在智能硬件中的應(yīng)用前景，也為今后擴(kuò)展到其他開關(guān)材料和范德瓦爾斯陰極提供了可能的技術(shù)路徑。該研究為實(shí)現(xiàn)更高效、低功耗的人工智能硬件體系奠定了基礎(chǔ)，具有廣泛的應(yīng)用前景。

文獻(xiàn)信息

Li, Y., Xiong, Y., Zhang, X.?et al.?Memristors with analogue switching and high on/off ratios using a van der Waals metallic cathode.?Nat Electron?(2024).

原創(chuàng)文章，作者：zhan1，如若轉(zhuǎn)載，請注明來源華算科技，注明出處：http://www.zzhhcy.com/index.php/2024/10/26/32c33a669a/

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IF=33.7！武漢大學(xué)，Nature Electronics！

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