基于双极性自选通忆阻器的非易失可重构逻辑原理与实现研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61874164
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    66.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0408.新型信息器件
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Memristive nonvolatile stateful logic can realize the unity of information storage and processing and is regarded as a disruptive technology to break the von Neumann bottleneck in traditional computing architecture in the post Moore's era. This project will develop bipolar self-selective memristors which is quite promising in future high density three-dimensional integration. First we will try to reveal the physical mechanisms responsible for the nonlinear electrical transport behaviors and the resistive switching behaviors. Second, we will develop functionally complete nonvolatile Boolean logic methodologies based on the practical I-V behaviors of the memristors. Third, we will propose the reconfigurable logic methods in the crossbar array and realize the complex computing tasks in a parallel and energy-efficient manner. The influence of the device parameters such as nonlinearity, uniformity, resistance window, switch speed and power consumption on the correctness and efficiency of computing will be analyzed carefully. The possible mis-read and mis-write problems brought by the leakage current, parasitic capacitance and line resistance will also be addressed in our study. This work will make breakthrough in high-performance self-selective memristors, nonvolatile stateful logic principles and reconfigurable logic in array, which will lay a solid foundation for the construction of non von Neumann computing architecture and systems. Our research will have important scientific influence and practical application value.
忆阻非易失逻辑可以融合存储与计算功能,是后摩尔时代突破传统冯·诺依曼计算架构的颠覆性存算一体技术候选。本项目拟研制在高密度三维集成中具有优势的双极性自选通忆阻器,深入阐明器件的非线性传输特性和电阻转变特性的物理机制,重点针对自选通器件特性发展完备非易失布尔逻辑原理,提出交叉阵列中逻辑功能的可重构实现方案,以高效并行实现复杂运算功能,全面分析非线性度、一致性、阻变窗口、开关速度、功耗等器件参数对逻辑运算可靠性及效率的影响,解决阵列中并行计算时由漏电流通路、寄生电容效应、线电阻导致的误读、误写等误操作问题。本项目将在高性能自整流忆阻逻辑器件、非易失性状态逻辑运算原理、忆阻阵列可重构逻辑实现方法等方面取得原始创新和突破,为构建非冯·诺依曼计算架构和系统奠定基础,具有重要的科学意义和应用价值。

结项摘要

发展高性能自选通忆阻器是实现低功耗非易失可重构逻辑的重要途径,是构建高能效存内计算系统的重要候选技术。本项目重点在自选通忆阻器及可重构逻辑等存内计算方案设计领域开展系统探索,系统性地提出了界面工程、能带工程、缺陷浓度调控等自选通忆阻器性能调控方法及工艺,研制出氧化铝基自选通忆阻器和氧化钽基自整流忆阻器,在速度、擦写次数、一致性、功耗、可扩展能力等指标方面获得突破;提出了基于自选通忆阻器的非易失布尔逻辑方案,实现运算单元数、操作步数的优化;研究了基于自整流忆阻器阵列的复杂可重构逻辑方案设计原理,并实现了多种复杂逻辑功能;研究了钒基自选通忆阻器在全忆阻脉冲神经网络、TCAM存内搜索等新兴领域的应用潜力;探索了基于自整流忆阻器阵列的矩阵运算范式,搭建了基于自整流忆阻器阵列的高性能存内计算系统。研究成果共发表论文24篇,其中国际期刊论文20篇,国际会议论文4篇;培养博士生6人,硕士生5人;申请发明专利16项,其中已授权6项;与华为公司合作开展忆阻存内搜索技术的研究。

项目成果

期刊论文数量(20)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(4)
专利数量(16)
Recent Progress on Memristive Convolutional Neural Networks for Edge Intelligence
用于边缘智能的忆阻卷积神经网络的最新进展
  • DOI:
    10.1002/aisy.202000114
  • 发表时间:
    2020-11-01
  • 期刊:
    ADVANCED INTELLIGENT SYSTEMS
  • 影响因子:
    7.4
  • 作者:
    Qin, Yi-Fan;Bao, Han;Miao, Xiang-Shui
  • 通讯作者:
    Miao, Xiang-Shui
Low-time-complexity document clustering using memristive dot product engine
使用忆阻点积引擎的低时间复杂度文档聚类
  • DOI:
    10.1007/s11432-021-3316-x
  • 发表时间:
    2022-01
  • 期刊:
    SCIENCE CHINA Information Sciences
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Houji Zhou;Yi Li;Xiangshui Miao
  • 通讯作者:
    Xiangshui Miao
Toward memristive in-memory computing: principles and applications.
迈向忆阻内存计算:原理与应用
  • DOI:
    10.1007/s12200-022-00025-4
  • 发表时间:
    2022-05-12
  • 期刊:
    FRONTIERS OF OPTOELECTRONICS
  • 影响因子:
    5.4
  • 作者:
    Bao, Han;Zhou, Houji;Li, Jiancong;Pei, Huaizhi;Tian, Jing;Yang, Ling;Ren, Shengguang;Tong, Shaoqin;Li, Yi;He, Yuhui;Chen, Jia;Cai, Yimao;Wu, Huaqiang;Liu, Qi;Wan, Qing;Miao, Xiangshui
  • 通讯作者:
    Miao, Xiangshui
Enhancement of DC/AC resistive switching performance in AlOx memristor by two-technique bilayer approach
通过两种技术双层方法增强 AlOx 忆阻器的 DC/AC 阻变性能
  • DOI:
    10.1063/5.0006850
  • 发表时间:
    2020-04-27
  • 期刊:
    APPLIED PHYSICS LETTERS
  • 影响因子:
    4
  • 作者:
    Huang, Xiao Di;Li, Yi;Miao, Xiang Shui
  • 通讯作者:
    Miao, Xiang Shui
In-Memory Digital Comparator Based on a Single Multivalued One-Transistor-One-Resistor Memristor
基于单个多值一晶体管一电阻忆阻器的内存数字比较器
  • DOI:
    10.1109/ted.2020.2967401
  • 发表时间:
    2020-03-01
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON ELECTRON DEVICES
  • 影响因子:
    3.1
  • 作者:
    Cheng, Long;Zheng, Hao-Xuan;Miao, Xiangshui
  • 通讯作者:
    Miao, Xiangshui

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其他文献

分区非局部均值色貌模型在色调映射中的应用
  • DOI:
    10.13203/j.whugis20140024
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    武汉大学学报(信息科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李祎;芦碧波;王永茂
  • 通讯作者:
    王永茂
层错能对铜合金室温变形及退火过程中晶粒细化的影响
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    中国有色金属学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李祎;张祥凯;何克坚;杨续跃
  • 通讯作者:
    杨续跃
基于条件属性依赖度的配置产品装配时间估算
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    计算机工程与应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈友玲;谢淑红;李祎
  • 通讯作者:
    李祎
微量 Fe 对冷轧超细晶 Cu-30Zn-0.15Fe 合金等温退火组织演化的影响
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    金属学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张笃秀;李祎;叶友雄;沈阳志;杨续跃
  • 通讯作者:
    杨续跃
CF_3I及微氧条件下放电分解组分形成机理
  • DOI:
    10.13336/j.1003-6520.hve.20170303006
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    高电压技术
  • 影响因子:
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  • 作者:
    肖淞;李祎;张晓星;卓然;王邸博;田双双
  • 通讯作者:
    田双双

其他文献

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AI项目思路

AI技术路线图

李祎的其他基金

基于易失性忆阻器的脉冲神经元及硬件脉冲神经网络的实现探索
  • 批准号:
    92064012
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    80 万元
  • 项目类别:
    重大研究计划
碲化物忆阻突触器件机制及联想学习功能研究
  • 批准号:
    61504045
  • 批准年份:
    2015
  • 资助金额:
    21.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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