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J-GLOBAL ID:202202262440437110   整理番号:22A1101100

バイポーラ動作によるカルコゲナイド相変化メモリにおける抵抗ドリフト低減マルチレベルストレージとニューラルネットワーク計算【JST・京大機械翻訳】

Resistance Drift-Reduced Multilevel Storage and Neural Network Computing in Chalcogenide Phase Change Memories by Bipolar Operation
著者 (4件):
資料名:
巻: 43  号:ページ: 565-568  発行年: 2022年 
JST資料番号: B0344B  ISSN: 0741-3106  CODEN: EDLEDZ  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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非揮発性メモリ分野に焦点を当てた相変化材料は,同じ物理的位置におけるデータ蓄積と計算を行う可能性を示した。しかし,相変化メモリの抵抗ドリフト挙動は,長時間の従来のバイナリメモリ応用だけでなく,マルチレベルストレージ,従ってニューラルネットワークコンピューティングにも大きな障壁である。ここでは,Ge_2Sb_2Te_5(GST)ベースのメモリセルにおけるドリフト低減中間状態と畳込みニューラルネットワーク(CNN)計算を達成するために,バイポーラプログラミングスキームを利用した。実験は,バイポーラプログラミングの下で抵抗ドリフト現象が減少することを示した。さらに,推論のためのCNNに及ぼすバイポーラ操作の影響を研究した。本研究は,強化された安定性を有する相変化神経形態プロセッサを実装するための効果的な手段を提供する。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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半導体集積回路 

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