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研究背景

隨著人工智能應用的迅猛發展，數據密集型計算對計算能力的要求越來越高，傳統的馮·諾依曼架構的數字計算已逐漸難以滿足這種需求。類腦計算作為一種新興的計算架構，因其在處理速度和效率方面的優勢，成為了研究熱點。類腦計算主要依靠憶阻器來模擬神經突觸的功能，進而實現內存計算和模擬計算。然而，現有的模擬憶阻器大多存在開關比較低的問題，這限制了其在權重映射和多級存儲中的應用精度。具體而言，現有的憶阻器多只有開關比在20以下，導致電導態數量有限，難以提供足夠的模擬特性來完成復雜的類腦計算任務。

成果簡介

為了解決這一挑戰，武漢大學李葉生, 何軍以及武漢理工大學熊遙等團隊攜手在Nature Electronics期刊上發表了題為“Memristors with analogue switching and high on/off ratios using a van der Waals metallic cathode”的最新論文。研究者們提出了一些新方法來改進憶阻器的模擬特性，特別是通過引入具有更高開關比的二維范德瓦爾斯材料作為陰極，利用離子插層/去插層策略來調節憶阻器的開關過程。

這種方法通過創建高擴散屏障，抑制了離子遷移，提高了模擬性能。相關研究表明，這種新型憶阻器不僅能夠實現高達10⁸的開關比，還具備超過8位的電導態，且在功耗方面低至56阿托焦耳，從而顯著提升了類腦計算的效率和精度。這一成果為類腦計算設備的優化和實際應用提供了新的技術路線和理論依據。

研究亮點

（1）實驗首次利用二維范德瓦爾斯金屬材料（如石墨烯或鉑二硫化物）作為陰極，成功實現了高開關比（高達10⁸）的模擬憶阻器。該憶阻器采用銀作為上端陽極，磷硫化銦作為開關介質，展現出出色的電導特性和低功耗特性（僅為56阿托焦耳）。

（2）實驗通過離子插層/去插層策略，在陰極引入高擴散屏障，限制銀離子的遷移，從而調節了電阻開關行為。這一方法克服了傳統憶阻器在模擬開關性能和開關比之間的權衡，達到了多達8位電導態，表現出合理的線性和對稱性。

（3）研究表明，這種新型憶阻器具有良好的模擬電阻開關特性，能夠支持更高的精度和權重映射能力，適用于類腦計算。基于這些特性，作者進行了卷積神經網絡（CNN）的芯片級仿真，結果顯示出高圖像識別準確率，證明了該憶阻器在人工智能等數據密集型計算應用中的潛力。

圖文解讀

圖1: 利用范德瓦爾斯van der Waals，vdW 金屬石墨烯graphene，GR作為正極，具有較大開/關比的模擬開關。

圖2: 在銀Ag/硫化銦磷indium phosphorus sulfide，IPS/石墨烯GR憶阻器中的多級開關。

圖3:利用多層范德瓦爾斯vdW PtTe2作為正極，硫化銦磷IPS憶阻器的模擬開關性能。

圖4: 模擬開關機制。

圖5: 卷積神經網絡convolutional neural network，CNN芯片級實現。

結論展望

二維范德瓦爾斯金屬材料作為陰極材料，可以顯著改善ECM憶阻器的性能，尤其是在模擬開關和高開關比方面。通過利用銀離子的插層/去插層行為，結合高擴散屏障（SKF）效應，本文展示了一種有效的策略來限制離子運動，從而實現了超高的開關比（達到10⁸）、多位電導狀態（超過8位），以及低功耗操作。這為進一步開發高性能模擬憶阻器提供了新的思路，尤其是在低功耗、高效能的神經網絡硬件應用中。

此外，本文的工作還展示了模擬開關行為在實際應用中的潛力，通過在芯片級實現卷積神經網絡（CNN）的圖像識別任務，達到了91%的準確率。這不僅驗證了新型憶阻器在智能硬件中的應用前景，也為今后擴展到其他開關材料和范德瓦爾斯陰極提供了可能的技術路徑。該研究為實現更高效、低功耗的人工智能硬件體系奠定了基礎，具有廣泛的應用前景。

文獻信息

Li, Y., Xiong, Y., Zhang, X.?et al.?Memristors with analogue switching and high on/off ratios using a van der Waals metallic cathode.?Nat Electron?(2024).

原創文章，作者：zhan1，如若轉載，請注明來源華算科技，注明出處：http://www.zzhhcy.com/index.php/2024/10/26/32c33a669a/

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