面向感存算一体化的光电忆阻器件研究进展

脑启发神经形态计算系统有望从根本上突破传统冯·诺依曼计算机系统架构瓶颈,极大程度地提升数据处理速度和能效.新型神经形态器件是构建高能效神经形态计算的重要硬件基础.光电忆阻器作为新兴的纳米智能器件,因具备整合光学感知、信息存储和逻辑计算等功能特性,被认为是发展类脑视觉系统的重要备选.本文将综述面向感存算功能一体化的光电忆阻器研究进展,包括光电忆阻材料与机制、光电忆阻器件与特性、感存算一体化功能及应用等.具体将根据机制分类介绍光子-离子耦合型和光子-电子耦合型光电忆阻材料,根据光电忆阻特性调节方式介绍光电调制型和全光调制型光电忆阻器件,根据感存算一体化功能介绍其在认知功能模拟、光电逻辑运算、神经形态视觉功能、动态探测与识别等方面的应用.最后总结光电忆阻器的主要优势以及所面临的挑战,并展望光电忆阻器的未来发展.

应用于感存算一体化系统的多模调控忆阻器

交互式人工智能系统的构建依赖于高性能人工感知系统和处理系统的开发.传统的感知处理系统传感器、存储器和处理器在空间上是分离的,感知数据信息的频繁传输和数据格式转换造成了系统的长延时与高能耗.受生物感知神经系统的启发,耦合感知、存储、计算功能的感存算一体化技术为未来感知处理领域提供了可靠的技术方案.具有感知光、压力、化学物质等能力的忆阻器是应用于感存算一体系统的理想器件.本文从器件层面综述了应用于感存算一体化系统忆阻器的研究方向和研究进展,包括视觉、触觉、嗅觉、听觉和多感官耦合类别,并在器件、工艺与集成、电路系统架构和算法方面指出现阶段的挑战与展望,为未来神经形态感存算一体化系统的发展提供可行的研究方向.

具有感存算一体化的新型神经形态视觉传感器

传统的数字图像处理系统包括图像传感器与图像处理单元,二者在物理空间上分离,图像信息在其间的传输造成了延时与能耗。此外,数字图像传感器基于“帧”的工作原理,可能丢失一些重要信息,或者造成数据冗余。人类视觉系统提供了一种高效并行的信息处理方式。神经形态视觉传感器能够模拟人类视网膜的功能,同时具备感知光信号、存储信号和进行信息预处理的功能。这类感存算一体化的神经形态视觉传感器简化了人工视觉系统的电路复杂性,提升了信息处理效率,节省了系统功耗。文章总结了传统的数字图像传感器存在的问题,介绍了几种重要的人工神经网络,讨论了新型神经形态视觉传感器的研究进展和存在的问题。

智能视觉芯片

智能视觉芯片(视觉芯片)是一种集成视觉传感器、高能效处理器、存储器的片上系统芯片,在自动驾驶、安防监控、机器人视觉等领域都具有广泛的应用价值.硅基CMOS工艺上既可以实现大规模的视觉传感器,也可制备大规模存储器和处理器,所以基于硅基CMOS工艺,人们可以借助光电子、微电子混合集成技术实现感存算一体化融合的视觉芯片,以克服传统视觉系统中图像串行传输和处理的瓶颈,有效降低处理延迟并提高智能化水平.构建视觉芯片需要突破高性能视觉图像传感器设计、高能效视觉图像处理器设计、视觉处理算法以及传感器/存储器/处理器一体化集成等多方面的关键问题.本文首先介绍视觉芯片的概念和架构,然后分别介绍视觉芯片各项关键技术的发展现状,最后简述视觉芯片的未来发展方向.

晶圆级集成技术研究进展

随着物联网时代的来临,传统的传感器芯片与存算芯片相分离的架构已难以满足实际场景的需求。3D集成技术能够缩短传感器芯片与存算芯片间的物理距离,实现功能扩展,提升系统能效。晶圆级集成由于对准精度高和互连密度大,一直是学界和产业界的研究热点。文章对晶圆级集成技术中的两种主流工艺,包括硅通孔和混合键合工艺,进行了系统性介绍;并结合国内外多个研究机构的最新进展,对其发展方向进行了展望,以实现适用于感存算一体化芯片的晶圆级集成工艺。