隨著人工智能、物聯(lián)網(wǎng)及智慧醫(yī)療等新型信息交互領(lǐng)域的發(fā)展,基于傳統(tǒng)馮諾依曼架構(gòu)的計算機(jī)系統(tǒng)以及工藝迭代帶來的算力提升越來越難以滿足數(shù)據(jù)處理及復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型運(yùn)算的需求。神經(jīng)形態(tài)器件作為一種模擬人腦的高效低功耗的信息處理模型,在信息處理方面具有天然優(yōu)勢。目前,以憶阻器為代表的人工突觸器件廣泛應(yīng)用于神經(jīng)形態(tài)計算,并構(gòu)建多種類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。然而,傳統(tǒng)的人工突觸器件存儲的權(quán)重固定,重新部署費(fèi)時費(fèi)力,無法根據(jù)輸入變化進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整。
與突觸類似,基于電荷的半導(dǎo)體儲能設(shè)備可在低能量條件下實現(xiàn)存儲權(quán)重的調(diào)節(jié)和保持。離子遷移的獨(dú)特特性使其可以用于構(gòu)建模擬突觸間隙信息傳輸?shù)娜斯ね挥|器件。有研究表明,類似電池的儲能裝置可以用作人工突觸器件進(jìn)行低能量計算。因此,利用半導(dǎo)體儲能器件設(shè)計新型感算系統(tǒng)解決高寫入噪聲、非線性差和零偏壓下的擴(kuò)散等問題將是類腦計算領(lǐng)域的重要研究方向。
近日,中國科學(xué)院半導(dǎo)體研究所半導(dǎo)體超晶格國家重點實驗室研究員王麗麗課題組、北京理工大學(xué)教授沈國震與香港科技大學(xué)教授范智勇合作,利用微納加工設(shè)計了一種基于可調(diào)柔性能量存儲裝置(FMES)系統(tǒng)的新型感算集成系統(tǒng)(圖1)。該系統(tǒng)實現(xiàn)了在不改變外部刺激條件下,通過系統(tǒng)中阻值的調(diào)控來控制離子的積累和消散,有望實現(xiàn)傳感信號和存儲權(quán)重W的耦合。FMES系統(tǒng)可用于構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實現(xiàn)多種神經(jīng)形態(tài)計算任務(wù),使手寫數(shù)字集的識別準(zhǔn)確度達(dá)到約95%(圖2)。此外,F(xiàn)MES系統(tǒng)可模擬人大腦的自適應(yīng)性,實現(xiàn)對相似目標(biāo)數(shù)據(jù)集的自適應(yīng)識別,經(jīng)過訓(xùn)練后的自適應(yīng)識別準(zhǔn)確率可達(dá)80%左右(圖3),避免重新計算造成的時間和能量損失。未來研究可以此成果為基礎(chǔ),結(jié)合不同類型傳感器片上集成,進(jìn)一步實現(xiàn)多模態(tài)感算一體架構(gòu)。
圖1 基于可調(diào)柔性能量存儲裝置(FMES)系統(tǒng)的新型感算集成系統(tǒng)。a、生物突觸的結(jié)構(gòu),b、FMES裝置示意圖,c、FMES裝置的光學(xué)圖像,d、讀和寫操作解耦的原理圖和相應(yīng)的電路圖,e、不同電壓脈沖下的突觸后電流
圖2 神經(jīng)形態(tài)計算的準(zhǔn)確性。a、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu);b、由FMES器件組成的硬件神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);c、在初始和訓(xùn)練的各種阻力狀態(tài)下突觸權(quán)重的數(shù)字映射;d、100個訓(xùn)練周期的分類準(zhǔn)確率,F(xiàn)MES設(shè)備PSV分布情況:培訓(xùn)前(e)和培訓(xùn)后(f)。
圖3 數(shù)字識別的自適應(yīng)仿真。a、Dataset1和dataset2,b、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重映射圖像,c、dataset1和dataset2的識別精度,d、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重的自適應(yīng)調(diào)整,e、自適應(yīng)后權(quán)重映射圖像,f、識別精度與映射圖像數(shù)量的關(guān)系,g、適應(yīng)前后的分類識別,h-i、每個樣本的概率。
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原文標(biāo)題:基于可調(diào)柔性能量存儲裝置的新型感算集成系統(tǒng)
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