摘要
基于记忆装置的神经网络1，2，3.有能力提高机器学习的吞吐量和能源效率4，5还有人工智能6特别是在边缘应用中7，8，9，10，11，12，13，14，15，16，17，18，19，20.，21．由于从零开始训练神经网络模型在硬件资源、时间和精力方面都是昂贵的，因此在分布在边缘的数十亿个记忆性神经网络上单独进行训练是不切实际的。一种实用的方法是下载从云训练中获得的突触权重，并将其直接编程到忆阻器中，用于边缘应用的商业化。忆阻器电导的一些后调可以在应用之后或应用过程中进行，以适应特定的情况。因此，在神经网络应用中，忆阻器需要高精度的可编程性，以保证在大量的忆阻网络中均匀和准确的性能22，23，24，25，26，27，28．这需要在每个记忆器件上有许多可区分的电导水平，不仅是实验室制造的器件，还包括工厂制造的器件。具有多种电导状态的模拟忆阻器也有利于其他应用，如神经网络训练，科学计算，甚至“凡人计算”。25，29，30.．在这里，我们报告了在一个商业铸造厂的互补金属氧化物半导体(CMOS)电路上单片集成256 × 256忆阻器阵列的完全集成芯片中实现的2048个电导水平。我们已经确定了以前限制在忆阻器中可以实现的电导水平数量的基础物理，并开发了电气操作协议来避免这种限制。这些结果提供了对记忆开关微观图像的基本理解，以及实现高精度记忆电阻器的各种应用的方法。
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代码的可用性
忆阻器高精度编程的算法包含在补充信息中。物理建模和模拟的代码可在GitHub (https://github.com/htang113/HfO2-memristor-denoise/tree/main）.
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确认
J.J.Y, W.S.和Y.Z.得到了来自马萨诸塞大学阿默斯特分校的一份分包合同(GR1055585 53-4502-0003)的部分支持，赞助商是TetraMem。r.m.、q.x和j.j.y项目由空军科学研究办公室通过多学科大学研究计划提供部分支持。FA9550-19-1-0213，美国空军研究实验室(主要合同编号为FA8650-21-C-5405和FA8750-22-1-0501)和美国国家科学基金会。2023752.J.W.和H.W.感谢陆军研究办公室的支持。W911NF2120128)和美国国家科学基金(no. W911NF2120128);cmmi - 2240407)。H.T.和J.L.感谢国家科学基金会的支持。cmmi - 1922206)。感谢A. Tan对稿件的校对。
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贡献
j.j.y和mr构想了这个概念。j.j.y和q.x监督了整个项目。J.J.Y, m.r.， Q.X, h.t.， J.W.和W.S.设计了实验和模拟。m.r.， M.Z, R.M.和H.J.制造了这些装置。m.r.， w.s.， Y.Z, b.c.， X.J.和z.w进行了电测。h.t.， M.R.和J.L.设计并进行了模拟。j.w.， m.r.， h.l.， h.y.c.和H.W.设计并实施了C-AFM研究。w.y.， f.k.， f.y.， Z.W, m.w.， m.h.， Q.X, N.G.和J.J.Y.协助实验和数据分析。m.r.， H.T.和j.j.y写的论文。所有作者都在各个阶段讨论了结果和影响，并对手稿进行了评论。
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关于本文
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饶敏，唐宏，吴俊。et al。集成在CMOS上的忆阻器中有数千个电导电平。自然615， 823-829(2023)。https://doi.org/10.1038/s41586-023-05759-5
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