成果簡介
憶阻器是一個具有電阻切換存儲性能的納米電子器件，它集成了核心處理單元（CPU）和存儲器單元于一體，甚至具有多態(tài)電阻行為，可以避免傳統(tǒng)計算設(shè)備的馮?諾依曼瓶頸，顯示出高效的并行計算能力和高密度存儲能力。這些優(yōu)勢使憶阻器成為未來以數(shù)據(jù)為中心的計算需求的潛在候選者，并為下一代人工智能（AI）系統(tǒng)的研究增添了非凡的活力，尤其是那些涉及類腦智能應(yīng)用的系統(tǒng)。該論文主要概述了基于憶阻器的電子器件的發(fā)展，從最初用于創(chuàng)建人工突觸和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，到應(yīng)用于開發(fā)先進的人工智能系統(tǒng)和類腦芯片。從材料、納米結(jié)構(gòu)和機理模型的角度，為關(guān)鍵器件基元的特殊應(yīng)用提供了廣闊的視角。在該工作中，作者重點介紹了這些在類腦人工智能領(lǐng)域具有應(yīng)用潛力的基于憶阻器的納米電子器件的發(fā)展，指出了基于憶阻器的納米器件對類腦芯片的現(xiàn)有挑戰(zhàn)，并提出了未來生物醫(yī)學(xué)和人工智能領(lǐng)域器件推廣和系統(tǒng)優(yōu)化的指導(dǎo)原則和應(yīng)用前景。
西安交通大學(xué)邵金友教授和孫柏教授團隊以及西南交通大學(xué)陳元正副教授共同圍繞基于憶阻器的人工芯片制備及其應(yīng)用開展了相關(guān)探討。近期在納米材料領(lǐng)域高水平SCI期刊《ACS Nano》（影響因子17.1）上發(fā)表題為“Memristors-Based Artificial Chips”的觀點論文。闡述了基于傳統(tǒng)CMOS（互補金屬氧化物半導(dǎo)體）集成電路芯片的計算設(shè)備由于其物理分離的CPU和存儲單元架構(gòu)而受到馮?諾依曼瓶頸的限制，導(dǎo)致處理計算任務(wù)的能耗和時間延遲很高，如圖1所示。這樣的瓶頸使得這些定制計算設(shè)備難以滿足信息處理的快速發(fā)展。隨著類腦人工智能、云計算、5G通信、智慧醫(yī)療和物聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，高科技智能社會的發(fā)展對能源效率和處理速度提出了更高的要求，這使得基于馮?諾依曼架構(gòu)的傳統(tǒng)二進制計算機面臨著巨大的挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，在過去的幾十年里，科研人員一直在努力尋找新的架構(gòu)模式。
一個值得注意的想法是，設(shè)計一種具有物理集成計算和存儲單元的計算架構(gòu)（圖1），通常稱為神經(jīng)形態(tài)學(xué)架構(gòu)，由于信息存儲器和處理的配置，這被認為是最有前途的解決方案。大量工作已經(jīng)驗證了憶阻器在促進并行計算方面的潛在應(yīng)用和優(yōu)勢。此外，由于憶阻器還具有多態(tài)電阻切換能力，使得憶阻器具有高密度信息存儲的顯著優(yōu)勢，遠遠超出了傳統(tǒng)的基于CMOS的器件。與傳統(tǒng)的計算依賴于二進制使用邏輯“1”和“0”來存儲數(shù)據(jù)不同，在憶阻器中的多態(tài)邏輯的情況下，數(shù)據(jù)可以不受邏輯“1“和“0“的限制，從而實現(xiàn)多態(tài)存儲。得益于這些優(yōu)越的特性，如今憶阻器正成為未來存儲和計算納米器件的領(lǐng)先候選者，引起了科研人員的極大研究興趣。
圖1 馮?諾依曼體系結(jié)構(gòu)和神經(jīng)形態(tài)計算之間的形象比較
回顧憶阻器的發(fā)展路線，大致可以分為四個階段，如圖2所示。第一階段是憶阻效應(yīng)、材料和單個設(shè)備的發(fā)展階段（1971～2008）；第二階段是基于憶阻器的用于神經(jīng)突觸模擬的階段（2008～2010）；第三階段從大規(guī)模憶阻器陣列開始實現(xiàn)神經(jīng)形態(tài)計算（2008～2015）；第四階段進入基于憶阻器的人工智能設(shè)備/系統(tǒng)（2015～目前）。近年來，基于憶阻器的人工智能設(shè)備/系統(tǒng)已進入快速發(fā)展階段。特別是，為先進機器人和超級計算機的類腦人工系統(tǒng)和計算芯片正成為一個突出的發(fā)展領(lǐng)域，因此被認為是未來的標志性課題。
圖2 憶阻器和基于憶阻器的納米電子器件向高級人工智能應(yīng)用的發(fā)展路線圖
眾所周知，突觸是人類大腦中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵部分，參與信息傳輸和處理，并被用于開發(fā)為學(xué)習(xí)和記憶的類腦芯片的基礎(chǔ)。憶阻器的模擬電阻切換行為和非易失性記憶能力類似于突觸，使得憶阻器成為類腦計算的有前途的設(shè)備基元。同時，基于憶阻器的納米電子器件的發(fā)展推動了類腦芯片等人工類腦器件的制備，這反過來極大地啟發(fā)了神經(jīng)啟發(fā)式系統(tǒng)和智能應(yīng)用的發(fā)展。從技術(shù)上講，將多個應(yīng)用屬性（即感知、記憶、計算、訓(xùn)練和/或識別）集成到一個基于憶阻器的集成系統(tǒng)中是有希望的，該系統(tǒng)可以直接與人腦交互，這將促進先進人工智能和類腦系統(tǒng)的實現(xiàn)，如圖3所示。
圖3 基于憶阻器的電子系統(tǒng)有望實現(xiàn)神經(jīng)突觸、神經(jīng)形態(tài)計算、電子皮膚、類腦芯片以及高級人工智能系統(tǒng)的多功能應(yīng)用
可以得出結(jié)論，憶阻器是一種具有多功能應(yīng)用特性的納米電子器件，它能夠在信息處理中實現(xiàn)高密度存儲，克服存儲墻瓶頸，并且在邏輯運算和邏輯顯示方面表現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢。憶阻器的三明治結(jié)構(gòu)也使它們非常適合模擬神經(jīng)突觸，有助于構(gòu)建用于神經(jīng)形態(tài)計算的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并最終復(fù)制人腦，如圖4所示。此外，通過突破馮?諾依曼瓶頸，憶阻器已被證明可以有效促進人工智能的發(fā)展，例如創(chuàng)建智能電子皮膚、人工觸覺和視覺系統(tǒng)以及神經(jīng)傳感系統(tǒng)，目標是實現(xiàn)類腦芯片集成。憶阻器的獨特特性也表明了在量子計算中潛在的應(yīng)用可行性。因此，梳理憶阻器在信息存儲、邏輯運算、邏輯顯示、神經(jīng)突觸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和神經(jīng)形態(tài)計算等各個方面的發(fā)展至關(guān)重要。
圖4 使用基于憶阻器的類腦芯片的先進人工智能系統(tǒng)的代表性示例和相關(guān)技術(shù)
總之，強大的硬件和算法的突破將帶來類腦芯片的革命。對于類腦芯片，一些自動設(shè)計工具和模擬平臺，從設(shè)備到算法的軟硬件協(xié)同設(shè)計流程和平臺是設(shè)計高效計算芯片的基礎(chǔ)。對于納米器件和納米技術(shù)，應(yīng)優(yōu)化基于憶阻器的納米器件基元，以滿足計算芯片的人工智能應(yīng)用要求，發(fā)展集成技術(shù)有利于設(shè)計未來的大規(guī)模計算芯片。通過與基于高密度憶阻器的交叉突觸陣列集成，未來的計算芯片在面積上應(yīng)該更高效，并且應(yīng)該達到更大的集成規(guī)模。在未來的發(fā)展方向上，預(yù)計會有一種基于憶阻器、，它將基于最先進的技術(shù)進行統(tǒng)一的架構(gòu)設(shè)計。同時，這種通用芯片應(yīng)該在實現(xiàn)超越傳統(tǒng)芯片的計算精度的同時實現(xiàn)高能效。
Bai Sun*, Yuanzheng Chen*, Guangdong Zhou, Zelin Cao, Chuan Yang, Junmei Du, Xiaoliang Chen, Jinyou Shao*, Memristors-Based Artificial Chips, ACS Nano, DOI: 10.1021/acsnano.3c07384.
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