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World File Search SystemReRAM
设计用于优化氧化还原的材料配置...
随机访问内存（DRAM）和闪存已达到物理缩放限制。为了解决这个问题，在去年已经提出了新兴的记忆技术。[8-10]，基于氧化还原的电阻随机访问记忆（RERAMS）因其CMOS兼容的制造，功能，多功能性和缩放潜力而受到特别关注。[1,11,12]它被认为是下一代存储记忆，内存档案计算和人工智能的重要组成部分。[3,8,10–12] RERAM是一种两端金属 - 绝缘子 - 金属细胞。绝缘层的电导率（通常是过渡金属氧化物）可以通过外部电刺激引起的离子调节调节。[11]氧化物膜具有传导金属阳离子，构值和氧离子/空位等离子的能力，因此通常称为固体电解质。[13–15]根据功能原理，两种类型的重新拉液特别有前途 - 电化学金属化记忆（ECM）和价值变化存储器（VCM）。[11,16,17] ECM细胞中的电阻转换依赖于在活性电极和反电极之间分别形成和溶解的金属丝。[16]丝的形成对应于设定的过程，在此过程中，细胞从高电阻状态（HRS）转换为低电阻状态（LRS）。设定的过程伴随着单个个体电化学过程，即活动电极的电离（氧化），金属阳离子在氧化物电解质中的扩散和计数器电极下的成核/生长。反向电势的应用通过氧化/溶解细丝将细胞转换回HRS，从而导致重置过程。电化学活性金属（例如Ag，Cu或它们的合金/化合物）通常用作活性电极。[13,18,19]反电极由PT，IR或化合物（例如TIN）等惰性材料制成。[18–20] VCM细胞由具有高功函数的底部电极组成（例如，PT，TIN），该电极与氧化物形成了Schottky界面。顶部电极具有电活性，通常是具有高氧亲和力（例如TA，Ti，HF）的金属，它允许氧化还原反应/离子交换并与氧化物形成欧姆接触，有利于氧气空位缺陷形成。[21,22]被广泛接受的是，VCM电池的电阻转换是通过通过迁移和氧气空位缺陷的重新分布来调节Schottky界面处的静电屏障。[11,23]
ACM 参考格式：Shravya Channamadhavuni、Sven Thijssen、Sumit Kumar Jha 和 Rickard Ewetz。2021 年。使用模拟内存计算加速 AI 应用：挑战和机遇。在 2021 年大湖区 VLSI 研讨会 (GLSVLSI '21) 论文集上，2021 年 6 月 22 日至 25 日，虚拟活动，美国。ACM，美国纽约州纽约，6 页。 https://doi.org/10.1145/3453688.3461746
通过重新思考计算堆栈的所有层，包括硬件、软件和软硬件基本方法和方案 [1, 2, 4]。由于有望同时实现密集存储和节能模拟处理，基于非易失性电阻技术的内存计算已成为克服上述挑战的一种有吸引力的解决方案。非易失性电阻器件是一种具有可编程电阻的双端器件，可以使用忆阻器 [11, 35]、电阻随机存取存储器 (ReRAM) [23, 38]、相变存储器 (PCM) [20, 39] 或自旋转移力矩磁性随机存取存储器 (STT-RAM) [18, 31] 来实现。通过将新兴设备集成到电阻交叉阵列 (RCA) 中，可以在模拟域中执行近似矩阵向量乘法 (MVM)。这是很有希望的，因为计算比数字域中的能源效率高得多（数量级）[17]。通过将矩阵存储在内存中并现场执行计算，数据移动也大大减少[9, 32]。此外，MVM 是许多 AI 应用中的主要计算，例如深度学习 [22]、图像处理 [24] 和图形分析 [34]。利用模拟内存计算的主要挑战是，各种错误和变化源可能会降低计算精度。这包括设备写入错误、非零阵列寄生效应、有限的设备产量、电阻漂移、温度变化、随机电报噪声和有限的设备耐久性。此外，在模拟域中引入的任何错误都可能损害加速应用程序的功能正确性。例如，神经网络的硬件分类准确性可能明显低于软件级别。相反，数字计算系统中的稳健性问题只会引入时序违规，可以使用动态电压频率缩放 (DVFS) 来缓解。为了在系统级性能上提供保证，需要在设备级、算法级和软件应用程序级进行协同创新。虽然设备级研究人员不断尝试改进制造设备的特性，但开发所需的算法和软件级支持变得迫在眉睫。在本文中，我们回顾了使用模拟内存计算加速 AI 应用所面临的挑战、解决方案和未来研究方向。第 4 节概述了未来研究的机会。第 2 节讨论了模拟矩阵向量乘法的基本概念、目标 AI 应用以及不同误差的建模。第 3 节回顾了在算法和软件层面上提高对误差的鲁棒性的最新解决方案。第 5 节总结了本文。
基于莫特绝缘体的新型电子产品
经过半个世纪的微型化，微电子技术面临着两大问题，即缩小尺寸极限和能耗。为了克服这些挑战，新策略的探索包括寻找新材料、新物理和新架构。在此背景下，量子材料引起了广泛关注。特别是，作为一类广泛的量子材料的莫特绝缘体，根据传统的能带理论预计是金属的，但由于现场电子-电子排斥而具有绝缘性。在这样的系统中，电子掺杂或外部压力可能会驱动绝缘体到金属的转变 (IMT)，并导致高 Tc 超导或巨磁电阻等显著特性。在过去的几十年里，莫特绝缘体中的填充或带宽控制 IMT（即莫特转变）一直是基础研究的热门话题 [1]。然而，由于一个非常简单的原因，这些 IMT 在应用中的使用仍然相当稀少。事实上，在实际设备中，压力或掺杂并不是容易控制的参数。我们 IMN 的研究小组证明，电场是破坏莫特绝缘状态并诱导绝缘体向金属转变的有效参数 [2]。我们首先证明了单晶上的非挥发性和可逆性转换，并进一步在多晶薄层上验证了莫特绝缘体家族的几个成员的转换 [3]。这种现象被称为“电莫特转变”(EMT)，在微电子应用方面前景广阔，并可能为基于莫特绝缘体的新型电子器件打开大门，称为 Mottronics [4]。进一步的研究表明，这种 EMT 是由大量热电子的产生引起的，导致丝状导电路径内发生电子雪崩 [5]。我们证明了这种机制正在驱动具有不同化学成分的多种莫特绝缘体中的 EMT，例如硫族化物 AM 4 Q 8（A=Ga、Ge；M=Nb、V、Ta、Mo；Q=S、Se、Te）和 Ni(S、Se) 2、氧化物 (V 1-x Cr x ) 2 O 3 和分子系统 Au(Et-thiazdt) 2 [6]。非挥发性 EMT 的特性适合于信息存储：“莫特存储器”与基于金属氧化物 (OxRAM) 或相变材料 (PCRAM) 的 ReRAM 相比显示出明显的优势 [7]。此外，我们还表明，受到一连串电脉冲作用的莫特绝缘体可能基于挥发性 EMT 表现出泄漏集成和起火行为。因此，莫特绝缘体可以复制人类大脑中神经元的主要功能，这使得它们可能适合构建人工神经元和硬件人工神经网络 [8]。一个有趣的颠覆性解决方案确实是用节能的人工神经元和突触“硬件”网络（即基于莫特绝缘体的构建块）取代能源密集型的软件网络。从长远来看，我们最近基于超快激光的研究表明，在基于 Mott 绝缘体的电光或全光设备中，可以实现皮秒范围内的最终切换时间 [9]。本演讲将首先回顾电 Mott 跃迁以及此特性所实现的新功能。然后，它将介绍一些 Mottronics 设备的示例，特别是用于数据存储和人工智能应用的示例。
ASX公告Darren Keamy任命了酋长... 半年截至2024年12月31日的结果演示 添加到S＆P/ASX200索引的中材细胞 emass和weebit nano使用reram 在超低电力边缘AI上进行合作 5E Advanced Materials，Inc。 用于多妈妈C-UXS的人工智能 安全购买计划现已开放 DR。 Gregory George MD博士加入了Mesoblast Board Optiscan揭示了病理学的Inform™成像设备 AGM投资者演示 actinogen HY2025财务业绩 - 前期 - ... 上半年收入的重大振奋 清洁TEQ Water Limited 中材细胞 用于多妈妈C-UXS的人工智能 哈里斯技术宣布H1 FY25结果 ASX公告Oncarlytics专利津贴 全年结果 ASX公告Senetas Corporation Limited Half ... 卡内基清洁能源有限公司ACN 009 237 736 ... 每月操作报告 投资者演讲 - 电池矿物会议 Inmuron宣布Travelan®临床试验更新 2025年2月17日，在支持供应安全的同时提供新的可再生能源 2025年2月6日Adalta Limited（ASX：1AD）“东到西” ... Nemotals |城市采矿 ASX-临时CEO
Leslie Chong董事总经理兼首席执行官info@imugene.com总投资者查询股东e股Holderenquiries@imugene.com媒体询问matt wright matt@nwrcommunications.com.auLeslie Chong董事总经理兼首席执行官info@imugene.com总投资者查询股东e股Holderenquiries@imugene.com媒体询问matt wright matt@nwrcommunications.com.au