12月2-6日，第63屆國(guó)際電子器件大會(huì)(International Electron Devices Meeting, IEDM)在美國(guó)加州舊金山舉行。下面就隨手機(jī)便攜下半夜不起來(lái)了解一下相關(guān)內(nèi)容吧。

清華大學(xué)微納電子系吳華強(qiáng)課題組的2篇文章入選其列，分別題為“類腦計(jì)算中阻變存儲(chǔ)器的氧空位分布無(wú)序效應(yīng)模型(Modeling disorder effect of the oxygen vacancy distribution in filamentary analog RRAM for neuromorphic computing)”和“用于類腦計(jì)算的阻變存儲(chǔ)器數(shù)據(jù)保持特性研究(Investigation of statistical retention of filamentary analog RRAM for neuromophic computing)”，這兩項(xiàng)工作是清華大學(xué)聯(lián)手兆易創(chuàng)新合作的研究成果，從物理機(jī)理仿真和器件可靠性兩方面出發(fā)，深入探究基于阻變存儲(chǔ)器的類腦計(jì)算優(yōu)化方向和方法，為創(chuàng)造出更高性能的類腦芯片打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

在人工智能迅速成長(zhǎng)壯大的今天，傳統(tǒng)的“馮·諾依曼架構(gòu)”體系受限于“存儲(chǔ)墻”，即計(jì)算速度和存儲(chǔ)信息傳遞速度之間巨大的鴻溝，在大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算任務(wù)執(zhí)行中捉襟見(jiàn)肘，無(wú)論是速度還是功耗，它都已經(jīng)不能滿足人工智能高速發(fā)展的要求。至此，一種模擬人腦的運(yùn)行模式，期望實(shí)現(xiàn)計(jì)算與存儲(chǔ)并行的類腦計(jì)算應(yīng)運(yùn)而生。受到人腦中突觸能同時(shí)進(jìn)行記憶和計(jì)算的啟發(fā)，類腦計(jì)算可以用阻變存儲(chǔ)器模擬突觸行為，通過(guò)改變阻變存儲(chǔ)器的阻值狀態(tài)，同時(shí)改變了其在網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重值，由此阻變存儲(chǔ)器單元同時(shí)實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)和計(jì)算兩種功能，極大程度地提高了芯片性能。根據(jù)該課題組2017年5月在《自然·通訊》上發(fā)表的文章，類腦芯片可以使功耗降低為原千分之一以下。

圖 1 類腦計(jì)算示意圖

阻變存儲(chǔ)器作為最具潛力的電子突觸器件，具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、操作電壓低、可大規(guī)模集成和與CMOS工藝兼容等優(yōu)勢(shì)。但是類腦計(jì)算要求的阻變存儲(chǔ)器的雙向多值阻變特性微觀工作機(jī)制尚不清晰，這一問(wèn)題嚴(yán)重限制了器件進(jìn)一步的性能優(yōu)化。所謂雙向多值阻變特性指的是器件的阻值可以從高到低或從低到高連續(xù)變化。“類腦計(jì)算中阻變存儲(chǔ)器的氧空位分布無(wú)序效應(yīng)模型”一文中針對(duì)氧化物阻變存儲(chǔ)器雙向多值阻變行為進(jìn)行深入探索，采用蒙特卡洛的仿真方法模擬氧空位主導(dǎo)的阻值轉(zhuǎn)變環(huán)境，提出無(wú)序度的概念量化微觀上氧空位分布引起的宏觀上阻值轉(zhuǎn)變行為。仿真結(jié)果顯示氧空位的無(wú)序分布有利于實(shí)現(xiàn)雙向多值阻變，這為用于類腦計(jì)算的阻變存儲(chǔ)器實(shí)現(xiàn)電阻連續(xù)變化提供了理論支持和優(yōu)化指導(dǎo)。

有序和無(wú)序的氧空位分布對(duì)比圖

傳統(tǒng)器件和雙向連續(xù)阻變器件特性對(duì)比圖

阻變存儲(chǔ)器的數(shù)據(jù)保持能力對(duì)器件性能和工作壽命有重大的影響。雖然存儲(chǔ)器的數(shù)據(jù)保持能力不乏優(yōu)秀的研究成果，但是應(yīng)用于類腦計(jì)算的阻變存儲(chǔ)器要求的數(shù)據(jù)保持能力和傳統(tǒng)的存儲(chǔ)器有所不同，前者在計(jì)算中需要連續(xù)變化的電導(dǎo)，因此更關(guān)注中間態(tài)(而不僅僅是高阻態(tài)和低阻態(tài)兩個(gè)狀態(tài))的數(shù)據(jù)保持能力，而對(duì)此問(wèn)題的研究甚少。“用于類腦計(jì)算的阻變存儲(chǔ)器數(shù)據(jù)保持特性研究”一文中首次研究了1Kb陣列上基于導(dǎo)電細(xì)絲的多值阻變存儲(chǔ)器中間態(tài)數(shù)據(jù)保持特性的統(tǒng)計(jì)行為。文章通過(guò)將1024個(gè)器件單元等分為8個(gè)阻態(tài)，采用雙向調(diào)制模式設(shè)置初始阻態(tài)，然后在125℃烘烤，觀察阻變存儲(chǔ)器單元的多個(gè)不同的中間態(tài)在高溫下隨時(shí)間的電導(dǎo)分布的變化，結(jié)果顯示每個(gè)阻態(tài)電導(dǎo)分布呈現(xiàn)初態(tài)密集，隨時(shí)間逐漸展寬的對(duì)稱分布，在觀測(cè)點(diǎn)處的分布呈現(xiàn)正態(tài)分布特征，且正態(tài)分布的標(biāo)準(zhǔn)差隨時(shí)間增長(zhǎng)，而均值保持不變。該研究成果展示了應(yīng)用于類腦計(jì)算芯片的阻變存儲(chǔ)器陣列的數(shù)據(jù)失效規(guī)律，也為阻變存儲(chǔ)器單元的多值特性的可靠性指出優(yōu)化方向。

清華大學(xué)吳華強(qiáng)課題組和兆易創(chuàng)新公司在阻變存儲(chǔ)器的研究上一直保持著長(zhǎng)期的合作。兆易創(chuàng)新資深經(jīng)理陳鴻禹博士參與了此項(xiàng)研究工作并列論文共同著者，他表示非常感謝高濱教授和趙美然同學(xué)，他們的研究成果不但對(duì)高能效的人工智能芯片提供了理論和器件基礎(chǔ)，也同樣對(duì)高密度阻變存儲(chǔ)器芯片的設(shè)計(jì)產(chǎn)生了重要的意義。在不久的將來(lái)，清華大學(xué)和兆易創(chuàng)新還將攜手開(kāi)發(fā)出更大規(guī)模的阻變存儲(chǔ)器陣列。