什麼是憶阻器?

2021-01-19 光學小豆芽

前兩天聽AI晶片的報告，有位教授提到了基於憶阻器的AI晶片，今早剛好DeepTech深科技裡報導了密西根大學在這方面的進展（基於憶阻器的AI晶片）。藉此機會，小豆芽搜集了下相關資料，深入了解下憶阻器。


憶阻器，英文名為memristor, 該單詞由memory+resistor各取一半構成，其同時具備電阻和存儲的性能。這個概念最早由UC Berkley的蔡少棠教授在1971年提出。對於四個常用的電路變量電壓、電流、電荷與磁通量，彼此之間存在6個關係式，其中有5個關係式分別對應幾種常用的電學元件與物理定律：

1）電阻，R=dV/dI

2）電容，C=dq/dU

3)  電感 ，L=dφ/dI 

4)  電荷與電流關係，dq=I dt

5）法拉第電磁感應定律， V=dφ/dt

唯獨缺少的關係式是磁通量和與電荷之間的關係式，如下圖所示，

（圖片來自https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%86%B6%E9%98%BB%E5%99%A8）


據此，蔡教授提出了憶阻值的概念，定義式為

經過一定的化簡，可以得到: M(q(t))=V(t)/I(t)。因此，憶阻值M的量綱和電阻相同，它是一種具有電荷記憶功能的非線性電阻。


這一概念提出以後，學術界一直在尋找滿足要求的材料與器件。直到2008年，HP公司的研究小組在二氧化鈦體系中發現。其器件結構如下圖所示，是在兩個電極中間為TiO2, 其中左半部分進行摻雜，右半部分未進行摻雜，是一個三明治結構。

（圖片來自文獻1）

整個系統可以看成兩個電阻串聯，即R_doped + R_undoped。當外加正向電壓時，摻雜離子往右半區域移動，導致R_doped所佔的比例增大，導致系統的電阻值降低。當施加反向電壓時，R_undoped的比例增大，系統總的電阻值升高。整個系統類似一個滑動變阻器，其電阻值滿足，

HP這篇文章的標題是「The missing memristor found」, 非常霸氣。


接下來聊一聊憶阻器和AI晶片之間的關係。經典的計算機架構為馮·諾依曼架構，在CPU中，計算處理單元與內存是互相分離的：計算處理單元根據指令從內存中讀取數據，數據完成計算處理後，重新存儲到內存。隨著處理器性能的提升，但是內存訪問的速度並沒有相應提升，導致處理器可能處於等待數據的狀態，其性能無法得到充分發揮，即所謂的內存牆問題。針對該問題，人們提出了存算融合在一起的類腦計算(neuromorphic computing)。憶阻器由於存在電荷記憶功能，因此受到了廣泛關注。


典型的基於memristor的神經網絡結構為crossbar結構，如下圖所示，

（圖片來自文獻2）

橫縱兩個方向的兩層金屬納米線構成網狀結構，而憶阻器位於金屬bar的交叉點，它的功能類似突觸(synapse)，連接兩個神經元。通過配置憶阻器的阻值，crossbar結構可實現矩陣的乘法運算。


以上是對憶阻器的簡單介紹，認識比較膚淺，歡迎大家指正！



參考文獻：

D. Strukov, et.al., "The missing memristor found", Nature 453, 80(2008).

X. Zhang, et.al., "Neuromorphic Computing with Memristor Crossbar", Phys. Status Solidi A  215, 1700875(2018)

劉東青，「憶阻器及其阻變機理研究進展」




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