一种大规模集成神经网络系统及其权重控制方法技术方案

本发明专利技术属于相变存储器领域，具体涉及一种大规模集成神经网络系统及其突触权重控制方法，系统包括多个类超晶格相变突触；类超晶格相变突触包括：相变材料功能层，以及设置于该相变材料功能层上下两侧面上的上层电极和下层电极，其中相变材料功能层为由两种相变材料层层叠式交替生长得到；当向突触施加电脉冲操作时，相变材料功能层渐变到不同的多晶态或非晶态，对应得到多个电导值，每个电导值作为所述突触的一个权重值。本发明专利技术在神经网络中引入类超晶格相变突触，其类超晶格交替生长的结构具有低功耗以及在擦除操作过程中具有渐变特性的良好性能，极大提高了突触器件的性能，进而可以很好的应用在神经网络中。

【技术实现步骤摘要】
一种大规模集成神经网络系统及其权重控制方法
本专利技术属于相变存储器领域，更具体地，涉及一种大规模集成神经网络系统及其权重控制方法。
技术介绍
对于使用相变存储材料而制备成的相变存储器，例如硫属化合物或者类似的材料，可以通过对其施加适用于集成电路的流量水平的电流，来使相变材料在结晶相和非晶相之间进行转换。其中非晶相的特性是具有比结晶相还高的电阻值，可被稳定的读取来表征信息，而这特性已经使业界对于采用可写入的相变电阻材料来制备非易失性存储器电路产生兴趣。相变存储器的原理是：相变材料在电信号的作用下，在结晶相和非晶相之间发生可逆转变，相应的，电阻可以在低阻和高阻之间发生可逆变化，从而可以用于信息1和0的存储。相变存储器的读、写、擦除操作就是在单元上施加宽度和高度不同的电压或者电流脉冲：擦除操作，即RESET，是指给相变单元施加一个宽度窄、高度高的脉冲信号，使相变材料的温度升高到熔化温度以上后，再经过快速冷却从而实现相变材料多晶态到非晶态的转换，即“1”到“0”态的转换；写操作，即SET，是指给相变单元施加一个宽度宽、高度较低的脉冲信号，使相变材料的温度升高到熔化温度之下、结晶温度之上后，并保持一段时间促使晶核生长，从而实现非晶态到多晶态的转换，即“0”到“1”态的转换；读操作，当加一个对相变材料的状态不会产生影响的很弱的脉冲信号后，通过测量器件单元的电阻值来读取它的状态。虽然相变存储器件在二值存储应用中有较号的效果，然而，通常的相变存储器在多值存储应用中，例如神经网络存在一些问题。首先是，在对器件进行擦除(reset)操作的时候，材料的融化需要被提供很大的能量，即需要幅值很大的电压或者电流脉冲，之后才可以经过快速冷却形成非晶相，在这个过程中会消耗极大的能量。其次在多值存储应用中，我们需要控制晶态或者非晶态变化的区域，来达到中间态，实现多个电阻态，其次是在reset过程中，一般的相变材料阻态的变化都是突变，很难控制精确控制变化区域的大小，从而这就限制了在多值存储中的应用。
技术实现思路
本专利技术提供一种大规模集成神经网络系统及其权重控制方法，用以解决现有用于神经网络中的相变存储器因工作功耗高且相间突变进而导致相变存储器权重数目有限的技术问题。本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：一种大规模集成神经网络系统，包括多个类超晶格相变突触；其中，所述类超晶格相变突触包括：相变材料功能层，以及设置于该相变材料功能层上下两侧面上的上层电极和下层电极，其中所述相变材料功能层为由两种相变材料层层叠式交替生长得到；当向所述突触施加电脉冲操作时，所述相变材料功能层渐变到不同的多晶态或非晶态，对应得到多个电导值，每个电导值作为所述突触的一个权重值。本专利技术的有益效果是：本专利技术的类超晶格相变突触是一种基于相变材料类超晶格结构的存储器件，器件包含上下两层电极和中间的功能层，功能层结构为两种相变材料交替生长的类超晶格结构。类超晶格交替生长的结构，能够通过界面散射以及声子微带输运而具有极低的热导，显著提高了发热效率(热量损失较小)；同时这样的界面调控能够抑制非晶结构的驰豫和晶化时晶粒生长，导致操作的区域面积能够受到控制，从而能够实现更多的中间电导态，通过电脉冲操作可以得到多个电导态值(施加脉冲的方式不同，可得到的电导态数目也不相同)，并且具备低功耗的特点。因此，该种类超晶格结构能够使得突触器件可以改善常见的相变存储器在擦过程(非晶化过程)中所存在的突变问题以及功耗高等的缺陷。本专利技术的上述类超晶格相变突触具有低功耗以及在擦除(reset)操作过程中具有渐变特性的良好性能，极大提高了突触器件的性能，进而可以很好的应用在神经网络中。上述技术方案的基础上，本专利技术还可以做如下改进。进一步，所述电脉冲操作为：连续多次固定幅值、固定宽度的电压脉冲累加操作；或者，幅值阶梯升高、固定宽度的第二电压脉冲操作。本专利技术的进一步有益效果是：固定幅值固定宽度的电压脉冲操作，电路实现简单，易于实现；而幅值阶梯升高固定宽度的电压脉冲操作，可以进一步控制晶化和非晶化的程度，可以实现更多电导态数。进一步，所述突触还包括设置于所述上层电极和所述下层电极中间的中部开孔的电热绝缘层；所述相变材料功能层位于所述电热绝缘层中部的孔中，且所述相变材料功能层中的两种相变材料层为GeTe相变薄膜材料层和Sb2Te3相变薄膜材料层。其中，所述上层电极和所述下层电极的厚度均为100nm，所述电热绝缘层的厚度为100nm，所述孔的孔径为250nm，Sb2Te3相变薄膜材料层的厚度为2nm，所述GeTe相变薄膜材料层的厚度为4nm。本专利技术的进一步有益效果是：该类超晶格相变突触具有较低功耗以及在擦除(reset)操作过程中具有较好、易于控制的渐变特性。本专利技术还提供一种如上所述的任一种大规模集成神经网络系统的权重控制方法，分别对所述大规模集成神经网络系统中每个类超晶格相变突触的权重进行控制，控制方法包括：向所述突触连续多次施加固定幅值、固定宽度的第一电压脉冲，或者，向所述突触施加幅值阶梯升高、固定宽度的第二电压脉冲；所述突触中相变材料功能层渐变到不同的多晶态或非晶态，对应得到多个电导值，每个电导状态作为所述突触的一个权重值。本专利技术的有益效果是：固定幅值固定宽度的电压脉冲操作，电路实现简单，易于实现；而幅值阶梯升高固定宽度的电压脉冲操作，可以进一步控制晶化和非晶化的程度，可以实现更多电导态数。进一步，所述控制方法还包括：根据所述多个电导值和实际功耗要求，确定所述突触的电导值区间。本专利技术的进一步有益效果是：对得到的多个电导态数，可以根据实际需要，舍去电导值较大的电导态，使得电导值工作区间在一个更小的范围，在不影响其作为突触的工作性能的情况下，可以更一步地降低功耗。进一步，当所述突触为上述的突触结构时，具体为所述上层电极和所述下层电极的厚度均为100nm，所述电热绝缘层的厚度为100nm，所述孔的孔径为250nm，Sb2Te3相变薄膜材料层的厚度为2nm，所述GeTe相变薄膜材料层的厚度为4nm；则在对该突触进行写操作时，所述第一电压脉冲为幅值3.2V、脉宽1us；在对该突触进行擦除操作时，所述第一电压脉冲为幅值4V、脉宽100ns；进一步，当所述突触为上述的突触结构时，具体为所述上层电极和所述下层电极的厚度均为100nm，所述电热绝缘层的厚度为100nm，所述孔的孔径为250nm，Sb2Te3相变薄膜材料层的厚度为2nm，所述GeTe相变薄膜材料层的厚度为4nm；则在对该突触进行写操作时，所述第二电压脉冲为幅值在1.8V～3.3V范围内阶梯变化、变化步长为0.15V、脉宽1us；在对该突触进行擦除操作时，所述第二电压脉冲为幅值在2.8V～4.0V范围内阶梯变化、变化步长为0.08V、脉宽100ns。进一步，根据实际需要，调整所述第一电压脉冲或第二电压脉冲的幅值大小，以控制所述渐变到的多晶态或非晶态的数目。附图说明图1为本专利技术实施例提供的一种大规模集成神经网络系统中每本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种大规模集成神经网络系统，其特征在于，包括多个类超晶格相变突触；/n其中，所述类超晶格相变突触包括：相变材料功能层，以及设置于该相变材料功能层上下两侧面上的上层电极和下层电极，其中所述相变材料功能层为由两种相变材料层层叠式交替生长得到；当向所述突触施加电脉冲操作时，所述相变材料功能层渐变到不同的多晶态或非晶态，对应得到多个电导值，每个电导值作为所述突触的一个权重值。/n

【技术特征摘要】
1.一种大规模集成神经网络系统，其特征在于，包括多个类超晶格相变突触；
其中，所述类超晶格相变突触包括：相变材料功能层，以及设置于该相变材料功能层上下两侧面上的上层电极和下层电极，其中所述相变材料功能层为由两种相变材料层层叠式交替生长得到；当向所述突触施加电脉冲操作时，所述相变材料功能层渐变到不同的多晶态或非晶态，对应得到多个电导值，每个电导值作为所述突触的一个权重值。


2.根据权利要求1所述的一种大规模集成神经网络系统，其特征在于，所述电脉冲操作为：连续多次固定幅值、固定宽度的电压脉冲累加操作；或者，幅值阶梯升高、固定宽度的第二电压脉冲操作。


3.根据权利要求1或2所述的一种大规模集成神经网络系统，其特征在于，所述突触还包括设置于所述上层电极和所述下层电极中间的中部开孔的电热绝缘层；所述相变材料功能层位于所述电热绝缘层中部的孔中，且所述相变材料功能层中的两种相变材料层为GeTe相变薄膜材料层和Sb2Te3相变薄膜材料层；
其中，所述上层电极和所述下层电极的厚度均为100nm，所述电热绝缘层的厚度为100nm，所述孔的孔径为250nm，Sb2Te3相变薄膜材料层的厚度为2nm，所述GeTe相变薄膜材料层的厚度为4nm。


4.一种如权利要求1至3任一项所述的大规模集成神经网络系统的权重控制方法，其特征在于，分别对所述大规模集成神经网络系统...

【专利技术属性】
技术研发人员：童浩，王伦，胡庆，周凌珺，缪向水，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42