Giảm ảnh hưởng của điện trở dây trong mảng vi điện trở nhớ sử dụng mạch khuếch đại vi sai

##plugins.themes.academic_pro.article.main##

Author

  • Trương Ngọc Sơn

Từ khóa:

Vi điện trở nhớ
điện trở dây
mạng nơ-ron nhân tạo
nhận dạng giọng nói

Tóm tắt

Trong bài viết này, tác giả phân tích ảnh hưởng của điện trở dây đến điện áp ngõ ra của mảng của mảng vi điện trở nhớ, từ đó áp dụng mạch khuếch đại vi sai để triệt tiêu điện áp biến thiên do điện trở dây gây ra. Từ kết quả phân tích và mô phỏng cho thấy, điện áp biến thiên tỷ lệ thuận với chiều dài dây kim loại, đồng thời 2 cột kế nhau có điện áp biến thiên gần bằng nhau. Từ đó, có thể áp dụng một mạch khuếch đại vi sai tại ngõ ra của 2 cột liên tiếp để loại bỏ điện áp biến thiên do rơi áp trên điện trở dây. Sử dụng mạch khuếch đại vi sai giúp cho ngõ ra loại bỏ được điện áp biến thiên, duy trì được tỷ lệ nhận dạng ở mức 97%. Trong khi đó, tỷ lệ nhận dạng của mạch giảm xuống còn 76% trong trường hợp không sử dụng mạch khuếch đại vi sai. Sử dụng mạch khuếch đại vi sai có khả năng làm giảm đáng kể ảnh hưởng của điện trở dây trong mảng vi điện trở nhớ.

Tài liệu tham khảo

    [1] A. Ardakani et al, “VLSI Implementation of Deep Learning Neural Network Using Integral Stochastic Computing”, IEEE Trans. Very Large Scale Integration System, vol. 25, iss. 10, pp. 2688-2699, Feb. 2017.
    [2] M. Walker, P. Hasler, and L. Akers, “CMOS neural network for pattern association”, IEEE Micro, vol. 9, no. 5, pp. 68-71, Oct. 1989.
    [3] B. V. Benjamin et al, “Neurogrid: A mixed-analog-digital multichip system for large-scale neural simulations”, Proc. IEEE, vol. 102, no.5, pp.-699-716, Apr. 2014.
    [4] P. A. Merolla et al, “A million spiking- neuron integrated circuit with a scalable communication network and interface”, Science, vol. 345, no. 6197, pp 668-673, Aug. 2014.
    [5] P. M. Solomon, “Device Innovation and Material Challenges at the Limit of CMOS Technology”, Annu. Rev. Mater. Sci., vol. 30, pp. 681-697, Aug. 2000.
    [6] T. P. Brđanin and B. Dokić, “Strained Silicon Layer in CMOS Technology”, Electronics, vol. 18, no. 2, pp. 63-69, Dec. 2014.
    [7] L. O. Chua, “Memristor – the missing circuit element”, IEEE Trans. Circuit Theory, vol. CT-18, no. 5, pp. 507-519, Sep. 1971.
    [8] D. B. Strukov, G. S. Sinder, D. R. Stewart, and R. S. Williams, “The missing memristor found”, Nature, vol. 453, pp. 80-83, May 2008.
    [9] S. H. Jo, T. Chang, I. Ebong, B. B. Bhadviya, P. Mazumder, and W. Lu, “Nanoscale memristor device as synapse in neuromorphic systems”, Nano Letters, vol. 10, no. 4, pp. 1297-1301, Mar. 2010.
    [10] C. Wang, W. He, Y. Tong, and R. Zhao, “Investigation and Manipulation of Defferent Analog behaviors of Memristor as Electronic Synapse for Neuromorphic Applications”, Scienticfic Report, vol. 6, no. 22970, pp. 1-9, Mar, 2016.
    [11] R. S. Williams, “How we found the missing memristor”, IEEE Spectrum, vol. 45, iss. 12, pp. 28-35, Dec. 2008.
    [12] S. N. Truong and K. S. Min “New memristor-based crossbar array architecture with 50-% area reduction and 48-% power saving for matrix-vector multiplication of analog neuromorphic computing”, Journal of Semiconductor Technology and Science, vol. 14, no. 3, pp. 356-363, Jun. 2014.
    [13] J. Liang and H. S. P. Wong, “Cross-point memristor array without cell selector – device characteristics and data storage pattern dependencies”, IEEE Trans. Electron Device, vol. 57, no. 10, pp. 2531-2538, Oct. 2010.
    [14] E. Linn, R. Rosezin, C. Kügeler, and R. Waser “Complementary resistive switches for passive nanocrossbar memories”, Nature Materials, vol. 9, pp. 403-406, May 2010.
    [15] S. H. Shin, S. D. Byeon, J. S. Song, S. N. Truong, H. S. Mo, D. J. Kim, and K. S. Min, “Dynamic reference scheme with improved read voltage margin for compensating cell-position and back ground-pattern dependencies in pure memristor array”, Journal of Semiconductor Technology and Science, vol.15, No.6, Dec. 2015.
    [16] ITRS, International Technology Roadmap for Semiconductors, 2007.
    [17] S. N. Truong K. V. Pham, W. S. Yang, S. H. Shin, K. Pedrotti, and K. S. Min, “New pulse amplitude modulation for fine tuning of memristor synapses”, Microelectronics Journal, vol. 55, pp. 162-168, 2016.
    [18] S. N. Truong, S. J. Ham, and K. S. Min “Neuromorphic crossbar circuit with nanoscale filamentary-switching binary memristors for speech recognition”, Nanoscale Research Letters, vol. 9 no. 629, pp. 1-9, Nov. 2014.
Xem thêm

##plugins.themes.academic_pro.article.sidebar##

Đã Xuất bản

May 31, 2020
Download
PDF
Cách trích dẫn
Truong Ngoc Son. “Giảm ảnh hưởng của điện trở dây Trong mảng Vi điện trở nhớ sử dụng mạch khuếch đại Vi Sai”. Tạp Chí Khoa học Và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng, vol 18, số p.h 5.1, Tháng Năm 2020, tr 33-37, https://jst-ud.vn/jst-ud/article/view/2897.

##plugins.themes.academic_pro.article.details##