通过缩放铁电场效应晶体管实现的混合随机突触
摘要：在神经形态计算机中实现类脑密度和性能的要求是缩小仿真神经-突触功能的纳米器件的尺寸。然而，缩小纳米器件会导致编程分辨率降低和随机非理想性的出现。本文利用三态铁电场效应晶体管（FeFET）的随机开关特性，实现了具有单个器件的长期和短期两层随机突触记忆。针对基于28纳米高-K金属栅技术的器件进行了实验测量，建立了混合随机突触的概率模型。除了通过缩小尺寸提供的超低编程能量的优势外，我们的硬件-算法协同设计分析揭示了2层内存在芯片学习任务中与二进制随机突触相比的有效性，为利用超出确定的多态过渡的算法铺平了道路。
作者：A N M Nafiul Islam, Arnob Saha, Zhouhang Jiang, Kai Ni, Abhronil Sengupta
论文ID：2209.13685
分类：Emerging Technologies
分类简称：cs.ET
提交时间：2023-03-14