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AER (Address-Event Representation) 通信模块作为芯片的输入和输出接口采用异步事件驱动的方式。当神经元发放脉冲时AER电路会将其唯一地址打包成消息包通过片上网络路由到目标神经元。这实现了芯片内乃至芯片间高效的、稀疏的事件通信。4. 主控数字单元通常是一个同步数字状态机负责芯片的全局控制如解析AER输入、配置SRAM内容、协调各模块工作等。确保了整个系统有序运行并能与外部数字世界顺畅交互。这些模块通过精心设计的协同工作实现了对生物神经网络的高度并行和低功耗模拟。神经形态计算芯片二、工作机制芯片的工作流程是一个连续的“感知-计算-响应-学习”的循环1. 脉冲输入与路由外部或上一层的脉冲信号通过AER输入接口进入芯片。主控数字单元解析出目标神经元地址。2. 权重查询与模拟转换根据脉冲来源和目标神经元地址从SRAM中查找对应的数字权重值。权值处理单元将该数字值转换为模拟控制信号施加于模拟突触电路。3. 突触加权与电流求和模拟突触电路根据接收到的控制信号产生一个与权重值成比例的电流。多个突触的输出电流会汇合到同一个目标神经元空间整合。4. 神经元的积分-泄露-发放积分目标神经元的膜电位电容对输入的加权电流进行积分电压逐渐升高。泄露膜电位会随时间缓慢衰减通过一个并联的电阻或晶体管实现模拟生物离子的泄露。发放当膜电位超过阈值电压时神经元电路产生一个数字脉冲输出并通过AER输出接口发送出去。同时膜电位迅速重置到基线值。5. 片上学习与权重更新可选部分先进芯片支持在线学习。例如通过监测突触前和突触后神经元的脉冲时序依据STDP (Spike-Timing-Dependent Plasticity) 规则由数字控制电路生成权重更新值并写回SRAM从而改变突触的连接强度。神经形态芯片三、功能特征高并行度模拟阵列天然支持并行处理无数个突触和神经元可以同时进行乘加和积分操作。低功耗模拟电路尤其是亚阈值区工作的MOSFET的功耗极低35。同时事件驱动的特性意味着只有在有脉冲事件时才消耗能量。高生物合理性相比纯数字实现模拟电路能更自然地模拟神经元和突触的连续动力学行为如膜电位的积分、泄露、适应性等。可配置性与灵活性通过SRAM存储权重网络连接关系和突触强度可以灵活配置从而实现不同的神经网络模型。数字控制部分也便于实现复杂功能。混合信号处理本地模拟计算高效、低功耗与全局数字通信和控制可靠、可配置相结合兼顾了两者的优势。四、比较优势与不足与数字CMOS型和新原理器件型类脑芯片相比数模混合型有其独特的定位数模混合型芯片与其他类脑芯片相比其核心不足在于模拟非理想性模拟电路对工艺偏差、温度漂移和噪声较为敏感可能导致计算误差和行为不一致。可扩展性挑战随着规模扩大模拟信号的完整性、匹配性以及串扰问题会变得突出。设计复杂性混合信号系统的设计和验证比纯数字或纯模拟系统更复杂。五、核心材料与材料技术1. 关键材料数模混合CMOS神经形态芯片的核心材料与标准CMOS集成电路完全相同其“材料技术”就是主流的硅基CMOS工艺如180nm, 65nm, 28nm等。硅Si制造晶体管的基底材料。二氧化硅SiO₂ 及高介电常数High-k材料用于制造晶体管的栅极介电层。多晶硅Poly-Si 或金属栅用于制造晶体管的栅极。铜Cu 或铝Al用于芯片内部多层互连线。2. 电路设计其最关键的技术点不仅在于新材料更在于电路设计技巧亚阈值设计Sub-threshold design让MOSFET工作在亚阈值区弱反型层此时电流极小功耗极低但晶体管的跨导特性非常适合模拟生物神经元的指数动力学行为。混合信号设计Mixed-signal design需要精心设计数模接口如DAC、ADC、模拟计算单元和数字控制逻辑的协同与隔离确保信号准确无误。不同功能材料的忆阻器分类示意图六、难点与研究重点当前数模混合CMOS神经形态芯片的研究面临以下挑战和重点方向规模、精度与功耗的权衡Trade-off如何在扩大神经元/突触规模的同时保证计算的精度和一致性并维持超低功耗是核心挑战。模拟非理想性的补偿研究通过校准电路、自适应偏置技术或算法层面的补偿来抑制工艺偏差和温度漂移的影响。高效片上学习机制在芯片上高效实现STDP等生物学习规则是一大难点。需要设计既能保持生物合理性又能在硬件上高效实现的低开销学习电路。异构集成与先进封装为了进一步提升集成度和能效研究趋向于将数模混合CMOS核心与新兴存储器如忆阻器 进行三维3D集成或异质集成利用忆阻器的高密度存储模拟权重。软硬件协同设计与工具链缺乏成熟的自动化设计工具EDA 和软件开发环境来支持此类混合信号神经形态芯片的设计和应用开发。不同低功耗忆阻器执行突触可塑性时的功七、前沿进展与趋势1. 与新兴神经形态器件的异构融合这是最显著的趋势之一。研究致力于将CMOS数模混合电路与忆阻器RRAM、铁电晶体管FeFET 等新型器件结合。思路利用CMOS电路实现神经元和复杂控制利用忆阻器交叉阵列实现高密度、非易失的突触权重存储和模拟乘加运算充分发挥各自优势69。例如TEXEL处理器就集成了CMOS电路与忆阻器件来实现片上学习。2. 支持更复杂的神经元模型和学习规则beyond简单的LIF模型研究人员在芯片上实现自适应指数积分发放AdEx、Hodgkin-HuxleyH-H 等更生物合理的模型。学习规则也从STDP扩展到双稳态钙基学习规则BiCaLL等更复杂的机制。3. 面向特定应用优化针对机器视觉事件相机、语音识别、机器人控制等低功耗、实时性要求高的边缘应用设计专用化的数模混合神经形态芯片追求极致的能效比。4. 探索感存算一体架构将传感器如视觉、听觉、信息处理神经形态计算 和存储器更紧密地集成在一起模仿生物感官系统从源头上减少数据搬运进一步降低功耗和延迟8。八、总结数模混合CMOS神经形态芯片是一条非常务实且富有潜力的技术路径。无需等待革命性的新材料而是基于成熟的CMOS工艺通过精巧的电路设计在数字计算的确定性和模拟计算的高效能之间找到了一个迷人的平衡点。虽然面临着模拟电路固有的非理想性挑战和规模扩展的难题但通过与新兴器件的异构集成、更生物启发算法的引入以及面向应用的优化将继续在推动类脑智能硬件向前发展中扮演关键角色为构建真正高效、低功耗的边缘智能系统提供强有力的硬件支撑。用于神经形态计算的低功耗忆阻器第四节基于新型器件的混合型神经形态芯片这类芯片被视为打破传统计算架构瓶颈、迈向高效能认知计算的关键路径之一。一、组成结构基于新型器件的混合型神经形态芯片其核心思想是将新兴的非易失性存储器如忆阻器、相变材料等与传统的CMOS技术进行异构集成充分发挥各自优势以实现存算一体和高效能模拟计算。其典型架构主要包括以下几个部分1. 新型存储器件阵列这是芯片的“突触”部分负责存储神经网络权重并直接进行模拟乘加运算。忆阻器Memristor如电阻式随机存取存储器RRAM、相变存储器PCM、磁阻存储器MRAM 和铁电器件等7。通常以交叉阵列Crossbar 的形式组织行和列分别对应神经网络的输入和输出交叉点的电导值代表突触权重。选择器Selector为了解决交叉阵列中的漏电流问题每个忆阻器单元可能需要与一个选择器串联形成 1S1R 结构或者与一个晶体管串联形成 1T1R 结构后者还能提供更灵活的读写控制。CNN、SNN等类脑计算网络示意图2. CMOS神经元电路这是芯片的“神经元”部分由传统CMOS技术实现负责整合来自突触阵列的电流信号并产生输出脉冲。通常实现漏积分发放LIF 或更复杂的神经元模型如自适应指数LIF模型。混合信号接口电路这是连接新型存储器件和CMOS数字世界的桥梁至关重要。包括数模转换器DAC将数字输入信号或脉冲转换为模拟电压施加到忆阻交叉阵列的行上。模数转换器ADC 或积分器/比较器将忆阻阵列列线输出的模拟电流信号进行积分、比较转换为数字脉冲或信号。4. 数字控制与路由逻辑负责协调整个芯片的运作包括脉冲的发放、路由常采用地址事件表征-AER协议、学习规则的实现如STDP、以及与外部处理器的通信等。5. 传感接口可选部分芯片会集成传感器如视觉、听觉接口迈向感存算一体从信息源头减少数据搬运。基于1T1R和交叉开关忆阻器阵列的示意图二、工作机制这类芯片的工作机制模仿生物神经网络的“事件驱动”和“存算一体”原则1. 前向传播推理输入信号数字脉冲或模拟电压通过DAC转换为模拟电压V施加到忆阻交叉阵列的行线。根据欧姆定律I V × G每根列线上获得的电流是所有行输入电压与对应忆阻电导G乘积之和即完成了乘加运算MAC。列线电流被CMOS神经元电路积分。当膜电位超过阈值时神经元发放脉冲并通过路由网络将脉冲传递到目标神经元阵列。2. 权重更新学习学习过程通常通过脉冲时序依赖可塑性STDP 或其变体实现。控制电路监测突触前后神经元的脉冲时序。根据特定的学习规则如STDP生成合适的电压脉冲施加到对应的忆阻器上改变其电导值即权重。例如在TEXEL处理器中采用了双稳态钙基学习规则BiCaLL通过配置三个钙信号通路来实现双相STDP学习窗口调节。低功耗数字逻辑门三、功能特征存算一体彻底颠覆冯·诺依曼架构消除数据搬运瓶颈大幅提升能效和计算吞吐量。高并行度忆阻交叉阵列天然支持大规模的并行模拟乘加运算极其适合神经网络的大量矩阵/向量运算。事件驱动与稀疏性仅在有输入事件时才触发计算静态功耗极低。同时脉冲神经网络SNN的稀疏脉冲特性进一步降低了能耗。高能效模拟计算和事件驱动特性使得此类芯片的能效远高于传统数字芯片单次操作能耗可达皮焦pJ甚至飞焦fJ级别。非线性动力学新型器件本身的物理特性如相变动力学、离子迁移可被用来直接模拟生物神经元和突触的非线性动态行为增强生物合理性。可扩展性与高密度新型存储器件如忆阻器尺寸可做得非常小几纳米并支持3D堆叠集成有望实现极高的计算密度。四、比较优势和不足混合型神经形态芯片比较优势和不足五、难点和研究重点当前的研究面临诸多挑战主要集中在以下几个方面1. 器件层面的挑战提高器件均匀性和一致性这是最大的挑战之一。需要从材料工程如掺杂、界面工程、结构优化如1T1R和编程策略如写验证、闭环更新等多方面努力。提高器件耐久性确保忆阻器能承受数百万次乃至上亿次的读写操作而不失效。降低操作功耗探索低功耗新型器件如基于二维材料的忆阻器和低电压操作方案。2. 集成与工艺挑战后端工艺BEOL兼容集成如何在不损害前道CMOS电路的前提下在芯片后端互连层中集成新型材料与器件。3D集成技术开发高效的三维堆叠技术以最大化集成密度同时解决散热问题。3. 电路与架构挑战降低接口电路开销高精度ADC/DAC是功耗和面积的主要贡献者之一研究低精度、模拟域的处理方案至关重要。解决非理想性问题在架构和算法层面补偿器件非理想性如电导漂移、非线性带来的计算误差。实现高效片上学习设计硬件高效且性能良好的在线学习算法和电路如TEXEL芯片集成的BiCaLL规则。4. 算法与系统挑战软硬件协同设计开发能充分利用硬件特性如时空动力学、稀疏性的神经网络模型和训练算法。开发工具链建立完整的设计自动化EDA工具和软件开发环境降低应用开发门槛。人工神经元的低功耗忆阻器六、前沿进展和趋势该领域发展日新月异近期的一些进展和趋势包括1. 更复杂的生物启发模型与学习规则研究不再满足于简单的LIF模型和STDP规则。例如TEXEL处理器实现了双稳态钙基学习规则BiCaLL能同时支持脉冲时序依赖可塑性STDP和脉冲速率依赖可塑性SRDP。探索更复杂的多房室神经元模型以模拟生物神经元树突的复杂计算功能。2. 异构集成与先进封装趋势是更紧密地将不同特性的器件与CMOS集成。例如将负责密集并行MAC运算的忆阻阵列、负责灵活控制的CMOS逻辑、以及可能负责特定传感功能的模块通过3D堆叠、硅通孔TSV 等技术集成在一起。3. 感存算一体融合将新型神经形态器件与传感器直接结合。例如中科院上海高等研究院等团队利用VO₂相变薄膜实现了红外光探测与阈值切换选择器功能的一体化可用于构建光学卷积引擎实现感存算一体。4. 面向特定应用域的优化研究针对边缘计算超低功耗、实时视频处理高速、机器人控制自适应学习等特定场景优化芯片架构和电路设计。5. 新材料与新机理探索持续探索二维材料如MoS₂、铁电材料如HfZrO₂、有机材料等新型功能材料以期获得更低功耗、更快速度、更好均匀性的器件研究光子神经形态计算等新范式利用光的并行性和高速性。6. 从突触到神经元的全面覆盖早期工作多聚焦于用忆阻器实现突触。现在研究也探索用新型器件如PCM、VO₂直接实现神经元的积分发放功能。IBM曾研制出基于相变材料的人工相变神经元器件。人工神经网络示意图七、总结基于新型器件的混合型神经形态芯片通过将忆阻器、相变材料等新兴非易失性存储器与成熟CMOS技术进行异构集成巧妙地结合了前者的存算一体、高并行度、高能效潜力与后者的可靠性、可控制性和灵活性。虽然目前仍面临器件均匀性、耐久性、集成工艺以及非理想性补偿等重大挑战但通过新材料、新架构、新算法的不断涌现和多学科的深度融合这项技术正朝着更低功耗、更高智能、更接近生物脑的方向快速发展。有望在未来边缘AI、实时感知、自适应机器人等领域扮演颠覆性的角色成为后摩尔时代的重要技术路线之一。全文结束【免责声明】本文主要内容均源自公开资料和信息部分内容引用了Ai。仅作参考不作任何依据责任自负。