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清华微纳电子系任天令团队在机器学习器件上取得突破

发布时间:2019-05-20 16:00 来源:未知 编辑:admin

  )上发表了题为《面向机器学习应用的马尔科夫链算法单器件集成》(“A hardware Markov chain algorithm realized in a single device for machine learning”)的研究论文。该工作突破性地实现了马尔科夫链算法集成到单个纳米尺度器件(器件面积仅:500纳米x 500纳米),为机器学习应用大幅降低硬件开销。

  马尔科夫链器件测试结果:(a)基于二维材料SnSe自然氧化层的阻变存储器,核心功能区面积仅500纳米x 500纳米;(b)具有独特的双台阶跳变特性;(c)器件内具备的五个态归纳为马尔科夫链中的三个态;(d)状态转移概率随着循环次数增加而稳定;(e)实验中获得的马尔科夫链;(f)作为随机数发生器其理论与实验的概率偏差低于5%。

  马尔科夫链,因安德烈·马尔科夫(A.A.Markov,1856-1922)得名,是指数学中具有马尔科夫性质的离散事件随机过程。该过程中在给定当前知识或信息的情况下,过去(即当前以前的历史状态)对于预测将来(即当前以后的未来状态)是无关的。马尔科夫链,可广泛应用在天气预测、语音识别、金融领域股指建模和DNA序列分析等方面。目前较常用的实现机器学习的方案都是基于软件算法上实现的,这种方法消耗了大量的硬件资源。例如,用传统方法实现三固定概率随机数产生器就需要约13700个晶体管,使得硬件开销较大,而传统单一阻变层的阻变存储器又不具备马尔可夫链特性。因此,亟需一种集成机器学习算法的新型阻变存储器,大幅度减少实现机器学习所需的硬件代价。

  任天令教授团队创新实现二维阻变存储器全算法集成至单器件。如图所示,采用SnSe的自然氧化层SnOx,构成SnOx/SnSe/SnOx “三明治”结构能够形成五个不同的阻态,通过归类可分为三个状态,通过实验验证其具备马尔科夫性。借助器件的不同状态及状态转移概率矩阵,采用单个器件实现了三固定概率随机数产生器,能够产生超过105个随机数,经NIST随机数标准验证拥有突出实用化潜力。该器件产生的固定概率随机数对于模拟退火,遗传算法等人工智能实现具有重要意义。利用该器件阵列,可实现比传统二进制更高效的多位多进制随机数,极大节约了硬件资源。未来基于该器件的阵列可模拟三维随机游走,对实现智能推荐系统和社交网络硬件构建等应用具有重要的潜在价值和现实意义。

  近年来,任天令教授重点探索基于二维材料的人工智能器件基础研究和实用化应用,在新型石墨烯等二维材料人工智能器件方面已获得了多项创新成果,如石墨烯人工喉(荣获科技导报评选的2017年“中国十大重大技术进展”)、石墨烯仿生突触器件、仿生石墨烯压力传感器等相关成果曾多次发表于《自然通讯》(Nature Communications)、《先进材料》(Advanced Materials)、《纳米快报》(Nano Letters)、《美国化学学会纳米》(ACS Nano)、国际电子器件大会(IEDM)等。

  清华大学微纳电子系助理教授田禾和博士生王雪峰是文章的共同第一作者,清华大学微纳电子系任天令教授及其团队教师田禾是论文的通讯作者,该研究成果得到了科技部、国家自然基金委和北京市自然基金委等项目的支持。

  8月28日,清华大学微纳电子系任天令教授团队在《美国化学学会纳米》(ACS Nano)上发表了题为《用于人体运动检测的负电阻变化石墨烯织物应变传感器》(“Graphene Textile Strain Sensor with Negative Resistance Variation for Human Motion Detection”)的研究论文。该传感器呈现出一种全新的特性,显示出负电阻变化特征,传感器与衣物完美贴合,可以直接缝制在衣物上用于检测腹式呼吸速率、脉搏等。该传感器真正实现了与服装完美的集成,在生理信息检测和人体活动监测等方面有着重大的应用前景。

  7月24日微纳电子系任天令教授团队在纳米领域著名期刊《美国化学学会纳米》(ACS Nano)上发表了题为《多层石墨烯表皮电子皮肤》(“Multilayer Graphene Epidermal Electronic Skin”)的研究论文。该器件实现了可定制的石墨烯电子纹身,具有极高的灵敏度,可以直接贴覆在皮肤上用于探测呼吸、心率、发声等多重功能,未来在运动监测、睡眠监测、生物医疗等方面具有重大应用前景。

  6月2-6日,第45届国际计算机体系结构大会在美国洛杉矶召开。清华大学微纳电子系博士生涂锋斌在会上做了题为《RANA:考虑增强动态随机存取存储器刷新优化的神经网络加速框架》(RANA: Towards Efficient Neural Acceleration with Refresh-Optimized Embedded DRAM)的专题报告。该项研究成果大幅提升了人工智能计算芯片的能量效率。

  1月29日,清华大学微电子系任天令教授团队在《美国化学学会`纳米》(ACS Nano)上发表了题为《仿生针刺随机分布结构的高灵敏度和宽线性范围石墨烯压力传感器的研究成果,由人体皮肤感知微结构出发提出相似的仿生结构,通过微结构和分布模式的结合解决了灵敏度和线性范围之间的矛盾,为力学器件性能的综合提升提供了一种全新的思路。

  12月4日,清华大学微纳电子系任天令教授团队在《美国化学学会?纳米上发表了题为《面向神经计算应用基于机械剥离二维钙钛矿材料的极低工作电流阻变存储器的研究论文,实现了阻变存储器在10 pA极低工作电流下工作,其功耗仅为28 pW,远低于传统阻变存储器mW~nW量级的功耗。该器件的仿生突触能耗仅为400 fJ/spike,已经非常接近人脑~1-100 fJ/spike的超低能耗,此项成果对于极低功耗的仿生神经计算具有重要意义。

  12月2-6日,第63届国际电子器件大会在美国加州旧金山举行,清华微纳电子系副教授吴华强应邀作特邀报告,报告题目是“基于忆阻器的类脑计算的器件和电路优化。国际电子器件大会是微电子领域的顶级会议,与国际固态半导体电路大会 (ISSCC)并称微电子技术领域的“奥林匹克盛会”。今年的国际电子器件大会吸引了来自全球各地1900多人参加。

  10月2日,全球最大的半导体设备公司之一,泛林集团 (Lam Research)在美国硅谷举办以“共同探索”为主题的首届“伯克利-麻省理工-斯坦福-清华”半导体技术研讨会。

  清华微纳电子系任天令教授团队2015级硕士研究生王嘉斌荣获2017年电气和电子工程师协会硕士生奖。电气和电子工程师协会 电子器件学会(Electron Devices Society, EDS)是国际电子器件技术领域最重要的学术组织,每年在全球范围内遴选2至3位做出突出贡献的硕士研究生授予学会硕士生奖,表彰和鼓励全球范围内在电子器件研究领取得重要进展的硕士生。

  8月11日,清华大学微纳电子系任天令教授团队在《美国化学学会·纳米》(ACS Nano)上发表了题为《用于动作探测的石墨烯纸基压力传感器》(“Graphene-Paper Pressure Sensor for Detecting Human Motions”)的研究论文,实现了石墨烯纸压力传感器灵敏度的进一步提升。对于柔性智能可穿戴传感器的发展具有重大意义

  7月25日,清华大学微纳电子系可重构计算团队设计的可重构混合神经网络计算芯片(代号Thinker)在台北举办的2017国际低功耗电子学与设计会议(2017 ACM/IEEE International Symposium on Low Power Electronics and Design,简称ISLPED会议)上获得设计竞赛奖(Design Contest Award)。Thinker芯片第一完成人微纳电子系副教授尹首一和微纳电子系微电子与固体电子专业2013级博士生涂锋斌在会上详细介绍了该团队人工智能芯片的高能效设计技术。这是中国大陆单位首次以第一完成单位获得此奖项。

  6月6日,清华大学微纳电子系魏少军教授团队在日本京都举办的2017超大规模集成电路国际研讨会发表了题为“面向深度学习的高能效(1.06-5.09TOPS/W)可重构混合神经网络处理器”的学术论文。第一作者尹首一副教授在会上详细介绍了该团队在人工智能芯片领域取得的重大进展。

  11月4日,清华大学微电子所任天令教授课题组在纳米领域权威期刊《纳米快报》(NanoLetters)上在线发表了题为《可塑性可调的石墨烯动态突触》(“Graphene Dynamic Synapse with Modulatable Plasticity”)的研究论文,首次实现了基于二维材料的类突触器件,该工作利用了石墨烯独特的双极型输运特性,通过改变背栅电压来调控石墨烯的滞回曲线,从而首次实现了类突触器件的可塑性可调。微电子所博士毕业生田禾与硕士生米文天是文章的共同第一作者,任天令教授是论文的通讯作者。

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