忆阻器Crossbar阵列是一种先进的神经网络硬件实现技术,它利用忆阻器的物理特性来模拟神经网络中的突触连接,为人工智能和机器学习应用提供了一种高效、低能耗的计算平台。本文将深入探讨忆阻器Crossbar阵列的基本原理及其在Read(读取)和Update(更新)阶段的工作机制。
Crossbar阵列的三种导线WL/BL/SL
忆阻器Crossbar阵列是由交叉的金属线(Bit Lines, BL和Word Lines, WL)以及位于交叉点的忆阻器构成的矩阵结构。这种结构中还包含了Source Lines(SL),用于传输通过忆阻器的电流。BL、WL和SL共同协作,使得Crossbar阵列能够执行复杂的计算任务。

BL (Bit Lines)
BL通常用于传输输入信号或读取操作中的电流信号。在神经网络的模拟中,BL可以视为输入神经元,负责提供输入向量。
WL (Word Lines)
WL在写入(Update)阶段用于施加更新电压,控制忆阻器的电导值,即模拟突触权重的调整。WL在读取过程中也起到激活特定忆阻器行的作用。
SL (Source Lines)
通常作为源极线使用,为忆阻器提供参考电压或用于在编程和写入操作中建立电流路径。
前向传播阶段(Read阶段)
在Read阶段,忆阻器Crossbar阵列通过BL和SL实现输入信号的前向传播。具体步骤如下:
1.输入信号施加
输入电压VjV_jVj通过BLj施加到crossbar的一侧(列信号),即忆阻器的一端。
2.计算电流
令此时WLj的电压为零,SLj的电压恒定为零,则从BLi到SLj的电压降刚好等于VjV_jVj。设第i行第j列的忆阻器的电导为Gi,jG_{i,j}Gi,j,则传输到SLj的电流为Ij=Vi⋅Gi,jI_j=V_i\cdot G_{i,j}Ij=V

本文深入探讨忆阻器Crossbar阵列,它是先进的神经网络硬件实现技术。介绍了阵列的三种导线WL/BL/SL及其作用,阐述了前向传播(Read阶段)和反向传播(Update阶段)的工作机制,还分析了1T1R结构如何提高阵列可靠性和稳定性。
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