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En la inteligencia artificial crecer rápidamente hoy en día, el sistema tradicional 'arquitectura de von Neumann' está limitado por el 'muro de la memoria', que es una gran diferencia entre la velocidad de computación y la velocidad de la memoria de transmisión de información, la ejecución de las tareas de computación de redes neuronales a gran escala el estirado, tanto en velocidad y potencia, que no pueden cumplir con los requisitos de la rápida evolución de la inteligencia artificial. por lo tanto, un análogo del modo de cerebro humano de la operación, que se espera lograr la computación y almacenamiento paralelo clase de computación cerebral emergió. por el cerebro humano sinapsis en la memoria y cálculo inspiración se puede realizar de forma simultánea, el cálculo puede ser un comportamiento sinapsis memoria resistiva cerebro-analógico, cambiando el estado de resistencia de una memoria resistiva, mientras que el cambio de los valores de peso de los mismos en la red, mediante el cual el resistiva almacenamiento de la memoria y la unidad de cálculo mientras que el logro dos funciones, mejorar en gran medida el rendimiento del chip. de acuerdo con el Grupo de Trabajo en mayo de 2017 en "comunicaciones Naturaleza", publicado el artículo, chip de cerebro clase puede reducir el consumo de energía como el original de mil Uno debajo
Figura 1 diagrama de computación del cerebro
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La memoria resistiva como el dispositivo electrónico más prometedor sinapsis que tiene una estructura simple, voltaje de funcionamiento bajo, y los procesos de integración a gran escala son compatibles con CMOS y otras ventajas, pero de dos vías múltiples valores característicos de los requisitos de memoria resistivos cerebrales-resistivo calcula Micro mecanismo aún no está claro, este problema limita severamente la mayor optimización del rendimiento del dispositivo. la llamada multi-valor bi-direccional se refiere a la resistencia característica de resistencia del dispositivo puede ser de bajo a alto o de alto a bajo se cambia continuamente. 'cálculos cerebro basado RRAM distribución vacante de oxígeno modelo de efectos aleatorios 'una profundidad de exploración de texto para resistiva bidireccional comportamiento de valores múltiples de memoria resistiva óxido método de simulación Monte Carlo para la simulación de una vacante de oxígeno dominado circunstancias de resistencia cambiante, propuesto desordenada el concepto de cuantificación en el comportamiento macroscópico del cambio de resistencia debido a vacantes de oxígeno distribuidos microscópicamente. los resultados de la simulación demuestran que las vacantes de oxígeno desordenadas facilitar bidireccional multi-valor resistivo, que se calcula para el cerebro-resistencia memoria resistivo aplicado continuamente Los cambios proporcionan soporte teórico y orientación de optimización.
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Cuadro de comparación de distribución de vacantes de oxígeno ordenado y no ordenado
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Dispositivos tradicionales y tabla de comparación de características de dispositivo de resistencia continua bidireccional
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Resistiva de acceso aleatorio retención de datos de la memoria tiene un impacto significativo en el rendimiento y la vida útil del dispositivo. A pesar de la retención de la memoria de datos no es la falta de una buena investigación, pero aplicado al cerebro clase para calcular los requisitos de memoria de resistencia de retención de datos de la memoria y la tradición han excepto que el primero requiere un cambio continuo en el cálculo de la conductancia, y por lo tanto más preocupados por los estados intermedios de datos (en lugar de sólo dos estado de resistencia alta y el estado estado de baja resistencia) capacidad de retención, mientras que la investigación en este pequeño problema. 'con la resistivo retención de datos de la memoria en las características del cerebro-calculado una celebración de papel primero estudió la memoria resistiva estadística comportamiento característico que tiene datos en varios estados en base a la disposición de filamentos conductora intermedia en papel 1Kb dividido por la unidad 1024 y otros dispositivos 8 estado de resistencia, modo de modulación bidireccional ajuste de estado de resistencia inicial, y luego fue cocida a 125 ° C.] C, una pluralidad de diferentes estado observación intermedia de los cambios en la distribución de la conductancia celda de memoria resistivos con el tiempo a una alta temperatura, cada uno de los resultados del estado de resistencia mostraron La distribución de la conductancia mostró una distribución simétrica con densidad inicial y ampliación con el tiempo. La distribución en el punto de observación mostró una distribución normal y la distribución normal. paño fiabilidad desviación estándar sobre el tiempo aumenta, mientras que la media se mantiene sin cambios. Los hallazgos muestran los datos aplicados al fallo de la ley matriz de memoria resistiva, chips cerebro-ordenador, sino también para las células de memoria de resistencia de la optimización multi-valor característico indicado Dirección
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Universidad de Tsinghua, Zhao Yi Wu Grupo de Trabajo Huaqiang y empresas innovadoras en el estudio de la memoria de acceso aleatorio resistivo ha mantenido una cooperación a largo plazo. Zhao Yi Innovación Dr. Chen Hongyu, un alto directivo participó en el lado papeleo coautor del estudio al lado del otro, dijo muy agradecido con el profesor Xie Gaobin y Zhao Mei Ran estudiantes, sus investigaciones no sólo en el chip de inteligencia artificial energéticamente eficiente proporciona una base teórica y el dispositivo, también para el diseño de chips de memoria resistiva de alta densidad tiene un significado importante en un futuro próximo, la Universidad de Tsinghua y Zhao Yi La innovación también trabajará en conjunto para desarrollar matrices resistivas más grandes.
