探究：憶阻器特性
憶阻器是一種電子器件，它可以根據施加的電壓或電流程式設計其阻性狀态。是以，憶阻器能夠同時存儲和處理資訊，打破了馮·諾依曼架構的瓶頸。
自從惠普公司于2008年推出了首款納米憶阻器以來，該技術已經取得了重大進展，使得納米級結構的低功耗、高耐久性器件能夠展現出優于傳統CMOS器件的性能。
一、憶阻器優缺點
一方面，提高電阻狀态的識别精度可以減輕邊緣電路/硬體（如放大和讀出信号）的負擔。另一方面，較高的電阻比率通常包含更多中間電阻狀态，這與權重調整精度呈正相關。
換句話說，電阻比率決定了将權重映射到電導的能力。線性度表示電導随着施加脈沖數的變化而增加和減少的均勻程度。
當施加相同的電信号時，低線性度會導緻裝置的電導變化不一緻，進而顯著降低了訓練過程的準确性。為了在低線性度下獲得所需的權重，需要進行更多的嘗試，這将增權重重調整回報調整的成本。導電燈絲型憶阻器通常由于導電燈絲的反複形成和切割而具有低線性度。
另外，I-V對稱性分别表示施加正電壓和負電壓時器件電阻遲滞的對稱性。如果器件不對稱，則在施加不同極性的電壓時，突觸權重的更新規則無法統一，這将增加電路和算法設計的難度。
二、随機性和整合性
憶阻器參數，如高電阻狀态/低電阻狀态比值和開關電壓，通常在不同的器件和周期中表現出随機性。這種随機性表示裝置電阻在給定時間段内随機波動的程度。
它可以在一定程度上影響神經網絡的存儲和學習過程。當随機性較低時，裝置在一定時間内維持的電阻波動很小，是以神經形态系統的訓練和識别過程可以實作高精度和穩定性。
然而，随機性也不一定是一件不受歡迎的事情。它還可用于實作特定功能，例如随機數生成器、随機神經元和突觸。将器件本身的變化納入計算的好處是提高了故障和噪聲容限，這也展現了權衡效應。導電絲的複雜性服從泊松分布，可以用于随機數計算。通過使用基于Ag的擴散憶阻器，可以實作高穩定性随機數發生器。
通過使用憶阻器，進一步彌補了非線性突觸權重計算中由于随機性引起的低精度。其中，钛/钛2/Pt憶阻器可用于實作随機尖峰神經元，因為裝置切換的可變性近似為蔔瓦松過程，可進一步利用其激發尖峰。建構随機突觸成功地将随機性引入神經網絡，實作了低功耗和高魯棒學習。
憶阻器的器件密度表示可以制造的陣列的大小。高器件密度可以提高神經網絡的學習性能，減小尺寸和功耗，這對于建構神經形态計算系統至關重要。
三、保留和耐久性
在人工神經網絡和類腦計算中，保留能力和耐久性是人工突觸必須具備的關鍵特性。為確定系統穩定運作，憶阻器必須具有可靠的保持力和耐久性。已有研究表明，導電燈絲器件和相變憶阻器在保留性方面表現出色。
對于導電燈絲器件，器件的耐久性可能受到介電層材料和電極的不希望的氧化還原反應、燈絲原子的随機擴散以及燈絲的過度生長等因素的影響。采用溶液法制備了苯丙氨酸二肽微絲可以集中形成導電絲并提高器件的耐久性。
對于相變憶阻器，裝置的耐久性主要與電遷移有關。現有的研究通過設計薄膜沉積技術、選擇合适的材料和優化器件結構來提高耐久性。
通過這種方法，已經研究出一種富含銻的GST PCM，其在4°C下周期為1011次，資料保留時間為5.85年。與導電燈絲器件和相變憶阻器相比，MTJ和FTJ在切換過程中具有更小的原子位移，是以在理論上具有更高的耐久性。
四、開關能量和速度
低開關能量和快速開關速度對計算具有重要意義。它們有助于進一步提高人工神經網絡的計算能力，以滿足大規模資料計算的需求。
對于導電燈絲器件，開關能量主要由RESET過程決定。大多數ECM和VCM裝置的RESET能量超過100 fJ。然而，已經報道了一種RESET能量為6 fJ的憶阻器，這是現有文獻中最小器件。
到目前為止，大多數報告的器件的開關速度都在100 ns以内。某些器件的開關速度約為50 μs，但代價是開關電壓更高。對于相變憶阻器，開關能量與器件的體積有關。已經報道了一種基于碳納米管的低功耗存儲器（約為100 fJ）。
然而，由于相變所需的高結晶溫度，PCM通常具有高于1000 fJ的開關能量。PCM的開關速度主要取決于相變材料的生長速率和成核速率。
筆者觀點
在人工智能領域，發展新型的人工神經網絡硬體裝置是非常重要的。在這些硬體裝置中，保留和耐力以及低開關能量和快速開關速度是關鍵的性能名額。目前，導電燈絲器件和相變憶阻器是研究中最有前途的器件。
此外，為了提高絡的計算能力，需要進一步降低開關能量和加快開關速度。在硬體設計上，需要針對不同的器件類型，通過優化結構和材料的選擇來實作這些目标。#曆史開講#
