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3D憶阻器混合芯片面世 實現人工神經網絡

發布時間:2008/12/23 0:00:00 訪問次數:838

憶阻器技術在惠普實驗室誕生以來取得了長足的發展。在加利福尼亞大學伯克利分校舉行的一次研討會上,惠普實驗室向我們展示了首個三維憶阻器混合芯片。

該憶阻器及憶阻系統研討會是由加利福尼亞大學,美國半導體行業協會和美國國家科學基金會共同舉辦。會上惠普實驗室(位于加州的paloalto)提供了該芯片原型的設計細節:該芯片是惠普實驗室的研究人員qiangfeixia通過在一塊cmos邏輯芯片表面上堆疊憶阻器交叉開關矩陣記憶單元完成的。

惠普實驗室的研究員,同時也是憶阻系統記憶技術發明者stanwilliams表示:“xia利用壓印光刻技術將一個憶阻器交叉開關矩陣堆疊到一塊cmos邏輯電路上,從而構建了一個晶體管和憶阻器的集成混合電路。”williams和惠普的同事gregsnider早些時候就曾經提出通過將憶阻器交叉開關矩陣置于cmos晶體管的上面來實現fpga中的配置位。

憶阻器交叉開關矩陣架構包括兩個垂直的金屬線陣列及該兩個陣列之間的鈦氧化層。其中一個鈦氧化層摻雜氧空位(oxygenvacancies),使其成為一種半導體物質。相鄰的一層則不摻雜任何物質,保持原始狀態,使其作為一種絕緣體。

同時對底層和頂層的交叉開關矩陣金屬線施加一個特定的電壓,使交叉開關矩陣的交叉點保持在一個固定電壓,氧空位就會從摻雜質的鈦氧化層流動到不含雜質的那一層,從而使其開始傳導,“打開”記憶位開關。通過改變電流方向,將氧空位轉移到含雜質的那一層,相當于關上記憶位開關。

williams表示惠普實驗室研發出的基于憶阻器的fpga充分證明一個cmos晶圓廠可以在三維空間上實現憶阻器和晶體管的集成電路。

此外在研討會上,snider提出了在其模擬原型上使用憶阻器作為神經網絡突觸的設計。snider聲稱憶阻器交叉開關矩陣是唯一具備模擬人類神經足夠密集度的技術,并且惠普實驗室的交叉開關矩陣的密度還是人類大腦皮層突觸的十倍。通過在cmos邏輯芯片上堆疊交叉開關矩陣,變化的電阻可以模擬神經網絡突觸的學習功能。

惠普實驗室和波士頓大學最近和美國國防高級研究計劃局達成協議共同構建世界上第一個基于憶阻器的人工神經網絡。

會議上,美國加州大學圣迭戈分校的massimilianodiventra還利用憶阻器解釋了變形蟲的生理學習機制,即通過一個lc回路和憶阻器來解釋變形蟲如何學習改變它們的行為。

diventra還通過證據證明了微小的憶阻組件同時也存在于單細胞和多細胞生物體中。



憶阻器技術在惠普實驗室誕生以來取得了長足的發展。在加利福尼亞大學伯克利分校舉行的一次研討會上,惠普實驗室向我們展示了首個三維憶阻器混合芯片。

該憶阻器及憶阻系統研討會是由加利福尼亞大學,美國半導體行業協會和美國國家科學基金會共同舉辦。會上惠普實驗室(位于加州的paloalto)提供了該芯片原型的設計細節:該芯片是惠普實驗室的研究人員qiangfeixia通過在一塊cmos邏輯芯片表面上堆疊憶阻器交叉開關矩陣記憶單元完成的。

惠普實驗室的研究員,同時也是憶阻系統記憶技術發明者stanwilliams表示:“xia利用壓印光刻技術將一個憶阻器交叉開關矩陣堆疊到一塊cmos邏輯電路上,從而構建了一個晶體管和憶阻器的集成混合電路。”williams和惠普的同事gregsnider早些時候就曾經提出通過將憶阻器交叉開關矩陣置于cmos晶體管的上面來實現fpga中的配置位。

憶阻器交叉開關矩陣架構包括兩個垂直的金屬線陣列及該兩個陣列之間的鈦氧化層。其中一個鈦氧化層摻雜氧空位(oxygenvacancies),使其成為一種半導體物質。相鄰的一層則不摻雜任何物質,保持原始狀態,使其作為一種絕緣體。

同時對底層和頂層的交叉開關矩陣金屬線施加一個特定的電壓,使交叉開關矩陣的交叉點保持在一個固定電壓,氧空位就會從摻雜質的鈦氧化層流動到不含雜質的那一層,從而使其開始傳導,“打開”記憶位開關。通過改變電流方向,將氧空位轉移到含雜質的那一層,相當于關上記憶位開關。

williams表示惠普實驗室研發出的基于憶阻器的fpga充分證明一個cmos晶圓廠可以在三維空間上實現憶阻器和晶體管的集成電路。

此外在研討會上,snider提出了在其模擬原型上使用憶阻器作為神經網絡突觸的設計。snider聲稱憶阻器交叉開關矩陣是唯一具備模擬人類神經足夠密集度的技術,并且惠普實驗室的交叉開關矩陣的密度還是人類大腦皮層突觸的十倍。通過在cmos邏輯芯片上堆疊交叉開關矩陣,變化的電阻可以模擬神經網絡突觸的學習功能。

惠普實驗室和波士頓大學最近和美國國防高級研究計劃局達成協議共同構建世界上第一個基于憶阻器的人工神經網絡。

會議上,美國加州大學圣迭戈分校的massimilianodiventra還利用憶阻器解釋了變形蟲的生理學習機制,即通過一個lc回路和憶阻器來解釋變形蟲如何學習改變它們的行為。

diventra還通過證據證明了微小的憶阻組件同時也存在于單細胞和多細胞生物體中。



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