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科技工作者之家 2021-06-10
人类的大脑是一个高效的计算系统,单个人类神经元就能够执行布尔运算,包括非线性异或(XOR)运算等。然而,要模拟这种人工神经形态系统,通常需要几个设备来完成一个布尔运算操作。尤其是在执行布尔操作时,需求四个具有四重操作步骤(或是三个三阶元素复杂度)的存储设备,同时需要在不同设备之间重复交换数据,相比人类神经元,系统的复杂度和能耗大大提高。
近日,复旦大学周鹏、中科院上海技术物理研究所胡伟达等人合作,利用二维材料的本征极性设计制备了神经电阻器件,在单个设备中实现了逻辑运算,大大优化了设备复杂度,极大的降低了系统计算能耗,凸显了二维材料在人工神经形态计算系统中的应用前景。该研究以“Logic gates based on neuristors made from two-dimensional materials”为题发表在最新一期的《Nature Electronics》上。
文章亮点:
1、单个设备的逻辑运算操作与二维材料的极性相关。双极性二硒化钨(WSe2)可实现XNOR操作, p型的黑磷可实现NOR操作,而不同厚度的n型二硫化钼(MoS2)则可以实现OR和AND操作。
2、研究人员基于WSe2神经电阻器和MoS2神经电阻器构筑了双晶体管双电阻(2T2R)结构的逻辑半加法器和奇偶校验电路,与传统设计中基于MoS2晶体管的电路相比,可以节省78%的面积。
3、提出了一种基于三维XNOR阵列的二元神经网络,仿真表明该网络能够实现622.35 TOPS W-1(万亿次每瓦特)的能源效率,功耗仅为7.3 mW。
来源:高分子科学前沿
原文链接:http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5NjM5NzA5OA==&mid=2651791759&idx=5&sn=4f6d4582f61e4722b9be184afd4cca21
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