【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于存算架构设计相关,更具体地,涉及一种基于可重构忆阻器的储备池计算系统及储备池计算控制方法。
技术介绍
1、动态视觉计算需处理高速连续变化的视觉信号如运动目标轨迹、光流变化等,其核心在于实时特征提取与时序关联性映射。传统基于冯·诺依曼架构的视觉处理系统依赖cpu/gpu的串行计算模式,面临诸多瓶颈:数据搬运瓶颈(视觉数据在存储与计算单元间频繁迁移,导致高能耗与延迟)、实时性瓶颈(复杂时序信号处理需多层网络迭代,难以满足实时性响应需求)、硬件灵活性瓶颈(固定电路难以适配动态视觉任务的多尺度特征)。上述瓶颈严重阻碍了实时、高效的动态视觉计算系统的发展。
2、忆阻器作为一种新型的存算一体器件,具备高算力密度、高实时性、低能耗的特点,是实现新型硬件神经网络的理想载体。基于忆阻器的储备池计算系统能够在硬件层面上支持动态视觉计算的实时、高效要求,在动态视觉识别应用中表现优异。然而,储备池神经网络需要对模拟动态行为进行高维特征映射和全连接层读出,单一类型忆阻器如非易失性或易失性忆阻器难以同时满足时序信号处理和网络结构的灵活性需
...【技术保护点】
1.一种基于可重构忆阻器的储备池计算系统,其特征在于,包括呈交叉阵列排布的忆阻器-晶体管单元,每个所述忆阻器-晶体管单元包括可重构忆阻器以及晶体管,所述晶体管与所述可重构忆阻器相连,所述可重构忆阻器能够在所述晶体管的输入电压的控制下实现易失性和非易失性之间的可逆转换,通过控制所述可重构忆阻器呈现易失性以实现储备池计算中对时序信号的特征提取过程,通过控制所述可重构忆阻器呈现非易失性以实现储备池计算中的识别分类过程。
2.如权利要求1所述的基于可重构忆阻器的储备池计算系统,其特征在于,所述可重构忆阻器采用两端型结构,由顶电极、阻变功能层、底电极依次组成;所述阻
...【技术特征摘要】
1.一种基于可重构忆阻器的储备池计算系统,其特征在于,包括呈交叉阵列排布的忆阻器-晶体管单元,每个所述忆阻器-晶体管单元包括可重构忆阻器以及晶体管,所述晶体管与所述可重构忆阻器相连,所述可重构忆阻器能够在所述晶体管的输入电压的控制下实现易失性和非易失性之间的可逆转换,通过控制所述可重构忆阻器呈现易失性以实现储备池计算中对时序信号的特征提取过程,通过控制所述可重构忆阻器呈现非易失性以实现储备池计算中的识别分类过程。
2.如权利要求1所述的基于可重构忆阻器的储备池计算系统,其特征在于,所述可重构忆阻器采用两端型结构,由顶电极、阻变功能层、底电极依次组成;所述阻变功能层能够根据外部施加的电压或电流信号的变化实现阻态切换行为,使得所述可重构忆阻器能够在易失性能和非易失性能之间可逆转换。
3.如权利要求2所述的基于可重构忆阻器的储备池计算系统,其特征在于,所述晶体管采用三端型结构,包括源极、漏极和栅极;所述晶体管的漏极与所述可重构忆阻器的底电极连接,同一列单元的所述晶体管的源极与阵列的同一源线连接,同一列单元的所述晶体管的栅极与阵列的同一字线连接,同一行单元的所述可重构忆阻器的顶电极与阵列的同一位线连接。
4.如权利要求3所述的基于可重构忆阻器的储备池计算系统,其特征在于,阵列中位线对应为电压输入端,源线对应为电流输出端,字线为所述晶体管的栅极电压输入端;在通过位线输入的顶电极电压大于等于第一临界电压的情况下,控制通过字线输入的栅极电压小于第二临界电压能够激活所述可重构忆阻器呈现易失性,控制通过字线输入...
【专利技术属性】
技术研发人员:翟天佑,秦澜浩,关朋飞,宁可,李渊,
申请(专利权)人:华中科技大学,
类型:发明
国别省市:
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