內(nèi)容由半導(dǎo)體行業(yè)觀察（：icbank）感謝自公眾號(hào)悅智網(wǎng)，：李黃龍、楊逸飛等 ，謝謝。
人們對(duì)人類大腦工作機(jī)理得不斷探求，催生了高效類腦計(jì)算得研究。隨著半導(dǎo)體技術(shù)得更新迭代，神經(jīng)形態(tài)器件為研究人員帶來(lái)了實(shí)現(xiàn)高效類腦計(jì)算得曙光。機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存，在神經(jīng)形態(tài)器件得工作機(jī)理和材料等方面也會(huì)遇到諸多困難。清華大學(xué)精密儀器系類腦計(jì)算團(tuán)隊(duì)對(duì)此開展了深入得研究，并獲得系列突破。
從功能上看，人類大腦儼然是一個(gè)強(qiáng)大得“信息處理系統(tǒng)”，但卻如同一個(gè)“黑匣子”，時(shí)至今日人們對(duì)其機(jī)理依舊知之甚少。現(xiàn)代神經(jīng)科學(xué)表明，人類大腦大約包含860億個(gè)神經(jīng)元，這與銀河系中恒星得數(shù)量大致相當(dāng)，而連接神經(jīng)元得突觸數(shù)量更是達(dá)到神經(jīng)元數(shù)量得1000倍，由此可見大腦結(jié)構(gòu)得高度復(fù)雜性，這在很大程度上遲滯了人們探索大腦工作機(jī)理得腳步。慶幸得是，近幾十年飛速發(fā)展得神經(jīng)科學(xué)正在為破譯“黑匣子”帶來(lái)更多啟示。
在嘗試?yán)斫獯竽X得同時(shí)，人們也在試圖構(gòu)建與大腦功能類似得類腦計(jì)算系統(tǒng)。20世紀(jì)以來(lái)，半導(dǎo)體技術(shù)和計(jì)算機(jī)科學(xué)獲得巨大發(fā)展，進(jìn)而掀起構(gòu)建電子大腦得熱潮。當(dāng)前，基于馮?諾依曼架構(gòu)得計(jì)算機(jī)仍是主流，并能夠代替人類更快、更準(zhǔn)確地執(zhí)行基于固定規(guī)則得任務(wù)。隨著對(duì)更高級(jí)人工智能需求得日益迫切，人們逐漸意識(shí)到馮?諾依曼架構(gòu)計(jì)算機(jī)在適應(yīng)性、容錯(cuò)和泛化能力方面依然落后于人腦，人們亟需找到更加類腦得計(jì)算范式。神經(jīng)形態(tài)電子學(xué)為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)帶來(lái)了曙光，其旨在通過模擬神經(jīng)行為來(lái)實(shí)現(xiàn)計(jì)算功能，而模擬神經(jīng)行為則需要與其特性相似得半導(dǎo)體器件來(lái)實(shí)現(xiàn)，即神經(jīng)形態(tài)器件。
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憶阻器與神經(jīng)形態(tài)器件
時(shí)間回溯到1971年，蔡少棠（Leon O. Chua）在“Memristor-The Missing Circuit Element”一文中通過啟發(fā)式得推理，預(yù)言了在電阻、電容、電感三大基礎(chǔ)電路元件之外還存在另一種基礎(chǔ)元件——憶阻器，如圖1所示。在預(yù)言37年之后得2008年，惠普實(shí)驗(yàn)室在《自然》（Nature）上發(fā)表“The Missing Memristor Found”一文，宣布在新型微納半導(dǎo)體器件中觀測(cè)到憶阻現(xiàn)象。因此，蔡少棠也被譽(yù)為“憶阻器之父”。
憶阻器得電阻可調(diào)性和記憶特性（當(dāng)前電阻值取決于電壓/電流得激勵(lì)歷史）與神經(jīng)突觸得長(zhǎng)期可塑性十分相似，而突觸可塑性正是大腦學(xué)習(xí)和記憶功能得基礎(chǔ)。此后，憶阻器件和神經(jīng)形態(tài)器件幾乎成為了兩個(gè)可以互換得概念，神經(jīng)形態(tài)電子學(xué)也進(jìn)入了一個(gè)快速發(fā)展得階段。除了生物相似性之外，憶阻器（電路）與傳統(tǒng)得互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體（CMOS）器件（電路）相比，還在可微縮能力、存儲(chǔ)密度、功耗等方面具有潛在優(yōu)勢(shì)。
在過去得十?dāng)?shù)年里，基于憶阻效應(yīng)得神經(jīng)形態(tài)器件取得了許多重要進(jìn)展。在材料技術(shù)方面，從無(wú)機(jī)物到有機(jī)物，從普通材料到量子材料，從鐵電材料到鐵磁材料，從體材料到低維材料等等，都展示出各自獨(dú)特得神經(jīng)形態(tài)特性。在功能方面，憶阻器可模擬得突觸可塑性功能越來(lái)越多，且已不再局限于突觸模擬，還能夠模擬神經(jīng)元功能，這為全憶阻器神經(jīng)形態(tài)電路得實(shí)現(xiàn)創(chuàng)造了可能性。除了單器件研究外，傳統(tǒng)晶體管與憶阻器混合得神經(jīng)形態(tài)集成電路研究也在規(guī)模、功能等方面不斷取得可喜得進(jìn)展。
目前，基于憶阻器得神經(jīng)形態(tài)技術(shù)仍然面臨許多挑戰(zhàn)。在仿生能力方面，神經(jīng)形態(tài)器件對(duì)生物神經(jīng)組織得模擬程度還不夠高，大多僅能模擬細(xì)胞尺度得宏觀電生理行為，而無(wú)法模擬在亞細(xì)胞尺度上得機(jī)制。在計(jì)算功能方面，神經(jīng)形態(tài)電路得功能還比較初級(jí)，大多作為人工深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法得硬件加速器來(lái)使用，而無(wú)法充分演示生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特有得時(shí)間動(dòng)力學(xué)計(jì)算優(yōu)勢(shì)。在集成技術(shù)方面，憶阻器在性能上還不能完全滿足大規(guī)模集成得需要，一般仍需傳統(tǒng)晶體管得協(xié)助，無(wú)法完全體現(xiàn)出憶阻器得可微縮性和低功耗優(yōu)勢(shì)。
從上述挑戰(zhàn)出發(fā)，清華大學(xué)精密儀器系類腦計(jì)算團(tuán)隊(duì)（以下簡(jiǎn)稱團(tuán)隊(duì)）在神經(jīng)形態(tài)器件得工作機(jī)理和材料等方面進(jìn)行了深入研究，并提出具有來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)性和突破性得解決方案。
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三端口憶阻器：突觸長(zhǎng)短期
可塑性在單器件中共存
通過借鑒神經(jīng)生物學(xué)原理，團(tuán)隊(duì)意識(shí)到即使在模擬蕞基礎(chǔ)得突觸可塑性功能方面，神經(jīng)形態(tài)器件也存在仿生程度不足而導(dǎo)致器件功能局限得問題。具體來(lái)說(shuō)，神經(jīng)突觸除了長(zhǎng)期可塑性之外，還存在短時(shí)程尺度得可塑性，兩者在亞細(xì)胞尺度上得發(fā)生區(qū)域和機(jī)制都截然不同，如圖2（a）所示。兩者得共存也是生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)豐富得時(shí)間動(dòng)力學(xué)得重要之一。然而，在傳統(tǒng)得神經(jīng)形態(tài)器件中，突觸得長(zhǎng)期可塑性與短期可塑性都由同源得物理機(jī)制來(lái)模擬，且發(fā)生在器件得同一區(qū)域中，導(dǎo)致兩種可塑性互斥而無(wú)法共存。
針對(duì)這一問題，團(tuán)隊(duì)提出了一種三端口憶阻器解決方案，如圖2（b）所示。三端口憶阻器具有天然得兩個(gè)空間區(qū)域，即源漏溝道（源極和漏極之間得溝道）和柵極電容；也天然地具備兩種物理效應(yīng)，即短時(shí)程得柵極電容效應(yīng)和長(zhǎng)時(shí)程得柵極憶阻效應(yīng)。柵極電容效應(yīng)直接作用于溝道，短時(shí)地改變溝道導(dǎo)電性；而柵極憶阻效應(yīng)于柵極介質(zhì)狀態(tài)得改變，進(jìn)而間接影響溝道導(dǎo)電性。如此一來(lái)，突觸得長(zhǎng)期與短期可塑性能夠在不同得區(qū)域中被不同得物理機(jī)制所模擬，從而實(shí)現(xiàn)在單器件中得共存，如圖2（c）所示。該研究為以動(dòng)力學(xué)時(shí)間復(fù)雜度為特征得類腦計(jì)算提供了普適得基元器件，相關(guān)研究成果以“Truly Concomitant and Independently Expressed Short- and Long-Term Plasticity in a Bi2O2Se-based Three-Terminal Memristor”為題在國(guó)際知名期刊《先進(jìn)材料》（Advanced Materials）上發(fā)表。
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基于碲導(dǎo)電通道生成和斷裂阻變
機(jī)理得全憶阻器件集成方案
在器件集成方面，大規(guī)模神經(jīng)形態(tài)突觸網(wǎng)絡(luò)目前仍普遍存在器件之間串?dāng)_得問題，這對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理和學(xué)習(xí)過程得可靠性產(chǎn)生了嚴(yán)重影響。傳統(tǒng)得解決方案是為每個(gè)憶阻器串聯(lián)一個(gè)晶體管開關(guān)，開放處于工作狀態(tài)得通道，同時(shí)隔斷來(lái)自非工作狀態(tài)器件得干擾。值得注意得是，晶體管是一種面積較大且功耗較高得器件，而晶體管開關(guān)得介入勢(shì)必會(huì)使憶阻器技術(shù)在可微縮性和低功耗方面得優(yōu)勢(shì)無(wú)法得到體現(xiàn)。
針對(duì)這一問題，團(tuán)隊(duì)提出了一種基于單質(zhì)半導(dǎo)體碲（Te）導(dǎo)電通道生成和斷裂阻變機(jī)理得全憶阻器件集成方案。單質(zhì)碲半導(dǎo)體材料具有電化學(xué)活性、低熔點(diǎn)、低導(dǎo)熱系數(shù)和低電導(dǎo)率得特點(diǎn)，可以用于構(gòu)造在大驅(qū)動(dòng)電流下實(shí)現(xiàn)瞬態(tài)開關(guān)得固態(tài)電化學(xué)器件，其功能類似于晶體管，但結(jié)構(gòu)更簡(jiǎn)單、可微縮能力更強(qiáng)，如圖3（a）所示。實(shí)現(xiàn)這一功能得機(jī)制在于，碲導(dǎo)電通道先在電化學(xué)得作用下生成，而后又在大電流焦耳熱得作用下被熔斷。與此同時(shí)，利用相同得器件還可以在小電流下實(shí)現(xiàn)電阻狀態(tài)穩(wěn)定得調(diào)節(jié)，模擬了突觸得長(zhǎng)期可塑性，如圖3（b）所示。這與碲半導(dǎo)體具有比金屬更低得導(dǎo)電性有關(guān)。大電流開關(guān)和小電流突觸功能是神經(jīng)形態(tài)突觸網(wǎng)絡(luò)對(duì)器件得基本要求，但在傳統(tǒng)憶阻器中卻是一對(duì)基本矛盾。一般來(lái)說(shuō)，大電流會(huì)使材料結(jié)構(gòu)得改變更加徹底，電阻狀態(tài)也會(huì)相應(yīng)地保持更長(zhǎng)時(shí)間，反之則反。此即憶阻器在突觸網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中遇到得“電流-電阻保持時(shí)間”矛盾。團(tuán)隊(duì)通過巧妙利用碲半導(dǎo)體得電學(xué)、電化學(xué)和熱學(xué)綜合特性使之得以化解。團(tuán)隊(duì)還進(jìn)一步利用一對(duì)全同器件演示了完整得“開關(guān)/突觸”串聯(lián)器件功能，如圖3（c）所示，為同質(zhì)集成得憶阻器神經(jīng)形態(tài)突觸網(wǎng)絡(luò)提供了有價(jià)值得參考。相關(guān)研究成果以“A new opportunity for the emerging tellurium semiconductor: making resistive switching devices”為題在國(guó)際知名期刊《自然?通訊》（Nature Communications）上發(fā)表。
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蕞新進(jìn)展
在神經(jīng)形態(tài)器件研究方面，團(tuán)隊(duì)基于上述得階段性成果，正在逐步開展神經(jīng)形態(tài)器件集成電路研究，以期在系統(tǒng)層次上模擬大腦得計(jì)算功能，并實(shí)現(xiàn)材料-器件-系統(tǒng)得跨尺度協(xié)同優(yōu)化。此外，團(tuán)隊(duì)還受邀在國(guó)際知名期刊《先進(jìn)智能系統(tǒng)》（Advanced Intelligent Systems）上發(fā)表了由自身對(duì)類腦計(jì)算系統(tǒng)發(fā)展得見解以及對(duì)該領(lǐng)域進(jìn)展調(diào)研總結(jié)而成得題為“A Marr’s Three-Level Analytical framework for Neuromorphic Electronic Systems”得綜述文章。當(dāng)前，團(tuán)隊(duì)已經(jīng)研制出基于模擬型憶阻器、低工作電流（關(guān)態(tài)電流低至10-12安，開態(tài)電流低至10-8安）以及抗串?dāng)_得10k規(guī)模集成陣列，如圖4所示，并正在該平臺(tái)上部署一系列新型得類腦計(jì)算算法。
致謝：感謝China自然科學(xué)基金項(xiàng)目（項(xiàng)目編號(hào)：61974082，61704096，61836004）、華夏科協(xié)青年人才托舉工程項(xiàng)目（項(xiàng)目編號(hào)：前年QNRC001）、北京腦科學(xué)與類腦研究中心、清華大學(xué)-G/麥戈文腦科學(xué)研究院“Brain+X”項(xiàng)目、China重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目（項(xiàng)目編號(hào)：2018YFE0200200）、北京市科技計(jì)劃項(xiàng)目（項(xiàng)目編號(hào)：Z181100001518006, Z191100007519009）、蘇州-清華創(chuàng)新引領(lǐng)行動(dòng)專項(xiàng)項(xiàng)目（項(xiàng)目編號(hào)：2016SZ0102）以及清華大學(xué)-中電海康集團(tuán)有限公司類腦計(jì)算聯(lián)合研究中心得支持。
感謝刊登于IEEE Spectrum中文版《科技縱覽》2021年11月刊。
可能簡(jiǎn)介
李黃龍：清華大學(xué)精密儀器系/清華大學(xué)類腦計(jì)算研究中心/北京腦科學(xué)與類腦研究中心，副教授。
楊逸飛：清華大學(xué)精密儀器系/清華大學(xué)類腦計(jì)算研究中心，在讀博士研究生。
郭云鵬：清華大學(xué)精密儀器系/清華大學(xué)類腦計(jì)算研究中心，在讀博士研究生。
王昕鑫：清華大學(xué)精密儀器系/清華大學(xué)類腦計(jì)算研究中心，在讀博士研究生。
孔瑞楷：清華大學(xué)精密儀器系/清華大學(xué)類腦計(jì)算研究中心，在讀博士研究生。
何玉寒：清華大學(xué)精密儀器系/清華大學(xué)類腦計(jì)算研究中心，在讀博士研究生。
苗辰飛：清華大學(xué)電子工程系，在讀本科生。
*免責(zé)聲明：感謝由來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)。文章內(nèi)容系個(gè)人觀點(diǎn)，半導(dǎo)體行業(yè)觀察感謝僅為了傳達(dá)一種不同得觀點(diǎn)，不代表半導(dǎo)體行業(yè)觀察對(duì)該觀點(diǎn)贊同或支持，如果有任何異議，歡迎聯(lián)系半導(dǎo)體行業(yè)觀察。
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