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赵毅教授课题组基于硅基忆阻器(PLRAM)的深度学习

编辑:admin 时间:2019年09月25日 访问次数:3215

      近日,信电学院赵毅教授课题组与上海华虹宏力、杭州闪亿的合作研究工作-基于成熟集成电路硅工艺的新型人工突触芯片及其在语音识别中的应用-被2019 IEEE国际电子器件会议IEDM(International Electron Devices Meeting)接收。该项工作提出了一种基于集成电路硅工艺的新型忆阻器(PLRAM),它可以储存7位比特以上的信息。进一步利用该新型忆阻器器件,研究团队实现了存算一体化的语音识别芯片,从而大幅提升了运算能力,降低运算功耗。IEDM是微电子领域的顶级会议,有着60多年的历史,在国际半导体技术界享有很高的学术地位和广泛影响。2019 IEDM会议将于12月7日至12月11日在美国旧金山召开。

随着基于深度学习的人工智能的大范围应用,针对其网络结构进行优化并设计专用芯片的必要性日益突出。由于深度学习网络是数据密集型计算,数据读取占到了其功耗的90%以上。因此,国内外众多研究机构试图通过新的架构降低甚至消除权重数据的读取,从而达到低功耗高并行度的效果。存算一体化就是这些研究中的一个重要方向。但是如何利用现有成熟集成电路硅工艺实现高性能、低成本的存算一体化芯片仍存在巨大挑战。浮栅晶体管是存储芯片中广泛使用的器件,在长期商用中工艺已经趋于成熟。该工作通过重构浮栅晶体管的结构,提出了一种新型忆阻器(PLRAM), 并设计制造了语音识别芯片。这一芯片对于8关键词的分类准确率可以达到90%以上,有望为智能家电等IoT产品赋智。本文的第一作者是课题组硕博连读生高世凡同学(论文投稿时为硕士一年级)。赵毅教授课题组常年从事基于硅锗电子器件的制备、测试与应用方面的研究工作,这也是课题组连续第四年在国际电子器件大会(IEDM)上发表硅锗电子器件方面的研究成果。

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