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模拟和混合信号集成电路实验室。
一种学习率可靠和可靠的Tiox回忆录阵列，可用于稳健，快速，准确的神经形态计算，高级科学（2022）一种具有RRAM Crossbar阵列和随机神经元的硬件和能源有效的在线学习神经网络，具有对工业性电子构造的功能，具有良好的工业单位（2020）（202020）Wox wox Networks, IEEE Transactions on Nanotechnology (2020) A Compressive Sensing CMOS Image Sensor with Partition Sampling Technique, IEEE Transactions on Industrial Electronics (2020) An On-Chip Binary-Weight Convolution CMOS Image Sensor for Neural Networks, IEEE Transactions on Industrial Electronics (2020) A Power and Area Efficient CMOS Stochastic Neuron for使用电阻横梁阵列的神经网络，生物医学电路和系统的IEEE交易（2019年）基于Memristor跨BAR阵列的神经网络，IEEE Transactions，电子设备上的IEEE Transactions（2019）
电阻开关器件中的可变性估计，数值和动力学蒙特卡罗视角
我们利用先进的数值技术处理基于动力学蒙特卡罗技术的实验测量和模拟，分析了电阻存储器 (RRAM) 中的可变性。研究中使用的设备是使用 TiN/Ti/HfO 2 /W 堆栈制造的。利用新开发的提取方法获得了开关参数。通过与动力学蒙特卡罗模拟进行比较，检查了高级参数提取方法的适用性；特别是，研究和检测了复位和设置事件。获得的数据用于阐明电阻开关操作和周期间可变性。结果表明，可变性取决于用于获得设置和复位电压的数值技术，因此，在 RS 特性和建模研究中必须考虑到这个问题。所提出的技术是互补的，并且根据技术和曲线形状，特定方法的特征可以使其成为最合适的方法。
memtorch- researchOnline@jcu
回忆设备已显示出巨大的希望，可以促进加速度并提高深度学习（DL）系统的功能效率。使用这些电阻随机访问mem-Ory（RRAM）设备构建的跨栏架构可用于实施各种内存计算操作，例如多重积累（MAC）和独立的卷积，这些卷积被广泛用于深度神经网络（DNNS）和卷积神经网络（Cnnns）和卷积神经网络（CNNS）（CNNS）（CNNS）。然而，回忆设备面临着衰老和非理想性的关注，这些设备限制了备忘录深度学习系统（MDLSS）的准确性，可靠性和鲁棒性，应在电路级别实现之前考虑。此原始软件出版物（OSP）介绍了Memtorch，这是一个开源1框架，用于大规模的大规模回忆DL模拟，并重新确定了对设备非思想的共同模拟的重点。MEMTORCH还促进了钥匙横梁外围电路的共同销售。Memtorch采用了现代化的软件工程方法，并直接与知名的Pytorch机器学习（ML）库集成。
Francesco Maria Puglisi – 个人简历
- 凭借论文“基于氧化铪的电阻式随机存取存储器的紧凑模型”，荣获 2013 年 5 月 29-31 日在意大利帕维亚举行的 ICICDT（国际集成电路设计与技术会议）“最佳学生论文奖”。 - 分别于 2014 年 1 月 13 日和 2017 年 12 月 15 日获得摩德纳雷焦艾米利亚大学校长教授颁发的“杰出国际研究员证书”。 - 凭借在 2015 年最佳博士论文中获得的“2015 年度最佳博士论文奖”。 - 凭借论文“通过随机电报噪声特性探测高 k / 金属栅极鳍式场效应晶体管 (FinFET) 应力作用下的缺陷产生”荣获 2016 年 9 月 12 日至 15 日在瑞士洛桑举行的 2016 年 ESSDERC (第 46 届欧洲固态器件研究会议)“最佳论文奖”。 - 凭借论文“边界陷阱对 InGaAs 量子阱 MOSFET 中磁滞和迁移率测量的影响”荣获 2016 年意大利电子学会 (Gruppo Italiano di Elettronica)“最佳口头报告奖”。 - 凭借论文“SIMPLY：使用 RRAM 紧凑模型设计基于 RRAM 的智能逻辑内存架构”荣获 2019 年 ESSDERC（第 49 届欧洲固态器件研究会议）“最佳论文奖”，2019 年 9 月 23 日至 26 日，波兰卡科夫。 - 凭借论文“二值化神经网络中内存推理的电路可靠性分析”荣获 2020 年 IEEE IIRW（国际综合可靠性研讨会）“最佳学生论文奖”，2020 年 10 月 4 日至 29 日，美国加利福尼亚州 Fallen Leaf Lake。 - 凭借论文“二值化神经网络中内存推理的电路可靠性分析”荣获 AICI（意大利集成电路设计协会）“E. 2010 年至 2012 年期间，卡拉布里亚大学最优秀的工程学研究生获得了“Loizzo 纪念奖”。 - IEEE 学生会员（2012-2014 年）、会员（2015 年至今）。 - IEEE 青年专业人员会员（2015 年至今）。 - IEEE 电子设备协会会员（2018 年）。 - SIE - Società Italiana di Elettronica 会员（2013 年至今）。
电子制造行业缩略词 - SMTA
欧盟立法最初限制了电子产品中的六种物质。影响最大的是限制 Pb（铅），这导致 2006 年大量焊料从含铅焊料转向无铅焊料。 ROM 只读存储器 RPI 回流焊工艺检查 RRAM 电阻式随机存取存储器 RSS 斜坡浸泡尖峰 一种浸泡的回流焊曲线 RTS 斜坡至尖峰 SAC Sn/Ag/Cu（锡/银/铜） 常见无铅合金系列的通用缩写 SAC105 98.5Sn/1.0Ag/0.5Cu SAC305 96.5Sn/3.0Ag/0.5Cu SAC387 95.5Sn/3.8Ag/0.7Cu SAC405 96.0Sn/4.0Ag/0.5Cu SAE 汽车工程师协会 SB 2 焊球平方 一种独特的堆叠形成焊球喷射工艺 SEC 溶剂萃取电导率 SEM 扫描电子显微镜 SFF 小型封装 SIP 单列直插式封装 SIR 表面绝缘电阻 SMD 表面贴装器件 SMEMA 表面贴装设备制造商协会
利用电阻开关存储器的非理想特性实现高效的机器学习
基于电阻开关存储器（也称为忆阻器或 RRAM）的新型计算架构已被证明是解决深度学习和脉冲神经网络能源效率低下问题的有前途的方法。然而，电阻开关技术尚不成熟，存在许多缺陷，这些缺陷通常被认为是人工神经网络实现的限制。尽管如此，可以利用合理的可变性来实现高效的概率或近似计算。这种方法可以提高稳健性、减少过度拟合并降低特定应用（如贝叶斯和脉冲神经网络）的能耗。因此，如果我们将机器学习方法适应电阻开关存储器的固有特性，某些非理想性可能会成为机会。在这篇简短的评论中，我们介绍了电路设计的一些关键考虑因素和最常见的非理想性。我们通过成熟的软件方法示例说明了随机性和压缩的可能好处。然后，我们概述了利用电阻开关存储器的缺陷的最新神经网络实现，并讨论了这些方法的潜力和局限性。
利用电阻开关存储器的非理想特性实现高效的机器学习
基于电阻开关存储器（也称为忆阻器或 RRAM）的新型计算架构已被证明是解决深度学习和脉冲神经网络能源效率低下问题的有前途的方法。然而，电阻开关技术尚不成熟，存在许多缺陷，这些缺陷通常被认为是人工神经网络实现的限制。尽管如此，可以利用合理的可变性来实现高效的概率或近似计算。这种方法可以提高稳健性、减少过度拟合并降低特定应用（如贝叶斯和脉冲神经网络）的能耗。因此，如果我们将机器学习方法适应电阻开关存储器的固有特性，某些非理想性可能会成为机会。在这篇简短的评论中，我们介绍了电路设计的一些关键考虑因素和最常见的非理想性。我们通过成熟的软件方法示例说明了随机性和压缩的可能好处。然后，我们概述了利用电阻开关存储器的缺陷的最新神经网络实现，并讨论了这些方法的潜力和局限性。
水热形成的氧化铜（CUO）薄膜用于电阻开关存储器
通常可以观察到，已将回忆设备视为非挥发性半导体记忆（NVSM）设备，逻辑操作或神经形态计算的合适结构[1]。与典型的NVSM设备相比，已经选择了具有简单设备体系结构，快速开关属性，低功耗级别或出色的可扩展性的将来的内存应用程序的电阻随机存储器（RRAM）设备[2-4]。到目前为止，已经提出了基于几种介电和导电材料的不同Ar散布[5-7]。但是，所有这些设备的瓶颈都是大型操作电压或固定率变质。过渡金属氧化物，例如氧化钛（Tio X）[8]，氧化镍（Nio X）[9]，氧化锌（ZnO）[10]或氧化物（HFO X）[11,12]，已被广泛检查用于记忆应用。在这些材料中，氧化铜（CUO）也可以表现出出色的电阻转换（RS）特征[13]。作为一种无毒的，互补的金属氧化物半导体（CMOS）兼容和丰富的地球材料，铜（CU）已被广泛用于超大级构成（ULSI）设备中。因此，作为集成电路处理序列中最常见的导电膜之一，基于CU的设备被视为在半导体设备制造中是相关的候选者。CUO膜可以使用几种方法，例如分子束外延（MBE）[14]，化学蒸气沉积
基于闪光灯的高级...
内存计算（CIM）是解决“记忆墙”和效果瓶颈的有效技术方法。许多新出现的非挥发性记忆（NVM），例如电阻随机访问记忆（RRAM）[1-3]，相位变化记忆（PCM）[4，5]，铁电RAM（FERAM）[6，7]和灰烬记忆[8-13]，并且在许多人工网络中都表现出了良好的能力。重新说，高精度的CIM体系结构吸引了更多的关注，因为它可以提供一种基本的方法来满足不同科学计算的严格要求[2，14]。泊松图像编辑[15]是一种无缝图像编辑算法，在保留源图像的梯度信息的同时，已广泛用于融合背景图像和目标图像。要使用CIM体系结构实施高精度泊松图像编辑，有必要确保单元格和阵列具有良好的稳定性和稳健的可靠性。与其他NVM相比，在超高/效率上，良好的可靠性和对细胞变化的强可控制性方面，闪光内存具有显着的好处，因此在高精度计算中具有很大的优势。重要的是，灰烬内存与外围电路具有很大的兼容性，并且能够设计大型CIM阵列以进行大规模处理。到目前为止，已经根据NORPH ASH记忆报告了神经网络的CIM体系结构的大量作品。在2017年，Guo等人首先证明了基于嵌入的和灰分记忆技术的混合信号神经形态分类器。[8]。用于更多能量的卷积操作，
Jaydeep P. Kulkarni研究兴趣：教育
T1。 研讨会，“有效机器学习硬件的模拟计算技术和电路”，《技术与电路》的VLSI研讨会，2020年6月T2。 “使用双向记忆延迟线进行节能边缘计算的全数字时域CNN发动机”硅实验室，奥斯汀，德克萨斯州，2019年11月，T3。 邀请了Talk，“使用RRAM和Selector作为技术辅助的高密度非挥发性SRAM”，IEEE非挥发记忆技术研讨会（NVMTS），北卡罗来纳州达勒姆，2019年10月，T4。 “使用双向内存延迟线进行节能边缘计算，北卡罗来纳州罗利市高通公司，2019年10月，T5。 主题演讲“高级CMO中的能源有效嵌入式记忆：趋势和前景”，VLSI设计与测试会议，印度技术研究院（IIT），印度印度印度印度印度，2019年7月，T6。 邀请谈话“高级CMO中的嵌入式记忆：ML/AI加速器的趋势和机遇”，印度理工学院（IIT）孟买，印度，2019年7月，T7。 “高级CMO中的嵌入式记忆：ML/AI加速器的趋势和机会”，印度班加罗尔的三星研发研究所，2019年7月，T8。 “高级CMO中的嵌入式记忆：趋势和前景”，印度高通班加罗尔，2019年7月T9。 “高级CMO中的嵌入式记忆：ML/AI加速器中的趋势和机遇”，印度班加罗尔，2019年7月，T10。 邀请演讲“高级CMO中的嵌入式记忆：ML/AI 中的趋势和机会T1。研讨会，“有效机器学习硬件的模拟计算技术和电路”，《技术与电路》的VLSI研讨会，2020年6月T2。“使用双向记忆延迟线进行节能边缘计算的全数字时域CNN发动机”硅实验室，奥斯汀，德克萨斯州，2019年11月，T3。邀请了Talk，“使用RRAM和Selector作为技术辅助的高密度非挥发性SRAM”，IEEE非挥发记忆技术研讨会（NVMTS），北卡罗来纳州达勒姆，2019年10月，T4。“使用双向内存延迟线进行节能边缘计算，北卡罗来纳州罗利市高通公司，2019年10月，T5。主题演讲“高级CMO中的能源有效嵌入式记忆：趋势和前景”，VLSI设计与测试会议，印度技术研究院（IIT），印度印度印度印度印度，2019年7月，T6。邀请谈话“高级CMO中的嵌入式记忆：ML/AI加速器的趋势和机遇”，印度理工学院（IIT）孟买，印度，2019年7月，T7。“高级CMO中的嵌入式记忆：ML/AI加速器的趋势和机会”，印度班加罗尔的三星研发研究所，2019年7月，T8。“高级CMO中的嵌入式记忆：趋势和前景”，印度高通班加罗尔，2019年7月T9。“高级CMO中的嵌入式记忆：ML/AI加速器中的趋势和机遇”，印度班加罗尔，2019年7月，T10。邀请演讲“高级CMO中的嵌入式记忆：ML/AI