神經(jīng)形態(tài)計算器件和陣列測試解決方案

原創(chuàng) 泰克科技 2024-11-21 16:15

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■  簡介 

神經(jīng)形態(tài)計算是一種新型的計算范式,它模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(如人腦)的結(jié)構(gòu)和功能以在為人工智能、機器學習、機器人和感官處理等各種應(yīng)用實現(xiàn)高性能、低功耗和自適應(yīng)學習能力。

圖1:生物神經(jīng)系統(tǒng)和神經(jīng)形態(tài)計算對比1

神經(jīng)形態(tài)計算發(fā)展至今經(jīng)歷了四十多年,主要分為三個階段,模擬計算、數(shù)字計算和混合計算。2017年,英特爾第一款自主學習神經(jīng)芯片Loihi問世。它采用14nm工藝,包含超過20億個晶體管、13萬個神經(jīng)元和1.28億個突觸,與基于CNN訓練人工智能系統(tǒng)的通用計算芯片相比,Loihi芯片的能效提升了1000倍。IBM的TrueNorth芯片、高通Zeroth芯片等等都屬于數(shù)字計算,即架構(gòu)在CMOS工藝和器件結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上的一種神經(jīng)形態(tài)計算。因為材料和器件本身沒有突破,因此仍然受限于能算比低、系統(tǒng)架構(gòu)復(fù)雜等問題。真正的神經(jīng)形態(tài)計算必須采用新型材料構(gòu)成的帶有易失性阻變特性的器件,對生物神經(jīng)突觸的STDP等特性進行行為級的擬態(tài),因此提出了全新的系統(tǒng)和器件設(shè)計的范式,并不斷突破著能算比的極限。

神經(jīng)形態(tài)器件是神經(jīng)形態(tài)計算系統(tǒng)的基本模塊。它們是模擬生物神經(jīng)元和突觸行為的電子元件,例如尖峰、可塑性和記憶。神經(jīng)形態(tài)器件可以基于不同的技術(shù),例如憶阻器、相變材料、自旋電子學或納米線。神經(jīng)形態(tài)陣列是實現(xiàn)復(fù)雜神經(jīng)結(jié)構(gòu)和功能的互連神經(jīng)形態(tài)設(shè)備的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)。

神經(jīng)形態(tài)計算為神經(jīng)形態(tài)器件和陣列的設(shè)計、制造和測試帶來了一些挑戰(zhàn)和機遇。一方面,神經(jīng)形態(tài)器件和陣列表現(xiàn)出高可變性、非線性、隨機性和噪聲,這使得它們難以表征和建模。另一方面,神經(jīng)形態(tài)設(shè)備和陣列具有獨特的優(yōu)勢,例如容錯性、魯棒性和自組織性,需要嚴格的測試和驗證。

例如基于ReRAM的神經(jīng)形態(tài)陣列的主要挑戰(zhàn)之一是器件的可變性,這是由電阻開關(guān)過程固有的隨機性和不均勻性引起的。設(shè)備可變性會影響神經(jīng)計算的準確性和穩(wěn)定性,并導(dǎo)致性能下降甚至故障。因此,了解設(shè)備可變性的來源和影響并開發(fā)減輕或利用它的方法非常重要。例如,可以通過優(yōu)化器件制造工藝、設(shè)計參數(shù)和操作條件來減少器件可變性。或者,器件可變性可以用作隨機性或多樣性的來源,以增強神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)的功能和適應(yīng)性。

除了ReRAM類型之外,目前也可以用神經(jīng)擬態(tài)計算的器件可以有FeRAM類型、有機FET類型、以及更為廣泛和多樣的二維材料異質(zhì)集成所形成的阻變器件而構(gòu)成。

圖2:突觸權(quán)重特性圖示2

圖3:兩端口存算器件2

研究神經(jīng)形態(tài)陣列的優(yōu)勢

神經(jīng)形態(tài)陣列是一種利用憶阻器器件形成的小規(guī)模的、實現(xiàn)類似于大腦神經(jīng)元連接的集成電路。

這種電路具有以下幾個優(yōu)點:

?  可以直接在硬件層面模擬生物神經(jīng)元的突觸可塑性,學習和記憶過程,而無需復(fù)雜的軟件算法。

?  可以實現(xiàn)并行、分布式、低功耗和高效率的數(shù)據(jù)處理,適合解決復(fù)雜認知功能和任務(wù),如圖像識別、語音識別、自然語言處理等。

?  部分器件所形成的陣列可以與現(xiàn)有的CMOS技術(shù)兼容,利用其成熟的制造工藝和設(shè)計方法,降低開發(fā)成本和風險。

為了探索其應(yīng)用和優(yōu)勢,有必要開發(fā)新的測量技術(shù)和模塊,對憶阻器器件和陣列進行精確和全面的表征和評估。

在陣列測試中,和器件測試和表征方法差異主要在如何高效、可靠的“選通”陣列中每個器件,進行參數(shù)表征,以及自動化的完成可靠性的相關(guān)測試,甚至可以利用測試的平臺直接進行神經(jīng)形態(tài)計算的仿真和驗證。

直流掃描測試:施加從零到最大值或最小值的電壓或電流斜坡,并測量相應(yīng)的電流或電壓響應(yīng)。繪制I-V曲線并分析憶阻器器件的開關(guān)行為、遲滯、閾值和非線性。

脈沖測試:施加具有指定幅度、寬度、周期和數(shù)量的電壓或電流脈沖,并測量相應(yīng)的電流或電壓響應(yīng)。繪制脈沖波形并分析憶阻器器件的瞬態(tài)和動態(tài)特性,例如開關(guān)時間、保持時間、耐久性和可變性。

自定義脈沖測試:應(yīng)用用戶定義的具有可變幅度、寬度、周期和數(shù)量的脈沖序列,并測量相應(yīng)的電流或電壓響應(yīng)。繪制脈沖波形并分析憶阻器器件的復(fù)雜和非線性行為,例如尖峰定時相關(guān)可塑性、學習、記憶和神經(jīng)形態(tài)功能。

陣列測試:將電壓或電流信號的組合施加到憶阻器陣列的行和列上,并測量每個單元的輸出電流。通用的陣列機構(gòu)如Crossbar等。完成陣列中每個器件的訓練,并完成一定的推理任務(wù)。同時驗證矩陣并性能,例如網(wǎng)絡(luò)的Sneak Path、串擾、均勻性和可擴展性。

算法研究:特別針對于神經(jīng)形態(tài)算法有別于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,面對不同的硬件陣列,需要提出統(tǒng)一的、兼容的算法模型并進行驗證。

靈活高效的集成不同的脈沖激勵源:超快電脈沖、光脈沖、壓力等,是將神經(jīng)擬態(tài)計算進行的拓展,從“存算”延伸為“感存算”,測試的覆蓋度增強,需要高效的兼容不同的外部刺激源到整個測試系統(tǒng)中。

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陣列測試方案介紹

Tektronix/Keithley公司提供豐富的測試產(chǎn)品,在神經(jīng)形態(tài)材料(鐵電、自旋、有機、二維材料)和器件的科研中得到廣泛的運用。而對于陣列測試的需求,目前業(yè)內(nèi)鮮有專業(yè)的系統(tǒng)和軟件。特別是由于材料、器件的不同、工藝的不同,陣列測試的方法尚未形成統(tǒng)一的方法,主要需要科研工作者自行集成和開發(fā),一定程度上浪費了寶貴的科研資源。Tektronix/Keithley 提供一站式的解決方案,提供靈活的配置方式,提供一套通用的軟件平臺,并且可以根據(jù)特定的測試需求開發(fā)軟件模塊,真正的做到“交鑰匙”方案。

DC測試

主要測試陣列中器件的I/V特性曲線,俗稱“蝴蝶曲線”,在不同的條件下表征器件的具有“存儲”的能力;根據(jù)器件的Ion/Ioff的特性和測試精度的要求,可以選擇高精度1pA量程的4200A-SMU及高精度放大器 PA;100pA量程可選2600系列源表作為測試主要硬件;源表自身具有一定的脈沖能力,如果考慮到器件自熱效應(yīng),并且脈寬要求低于100us,2600系列源表可以滿足。

AC測試

神經(jīng)形態(tài)計算天然是脈沖。用脈沖方式進行測試不僅可以消除自熱效應(yīng),更重要的是可以模擬“突觸“實際工作的脈沖刺激并測量其響應(yīng)。因此絕大部分的陣列測試都在脈沖下進行。首先通過脈沖進行陣列中每個器件突觸特性的刻畫,得到陣列整體的突觸特性,可以用于后期仿真算法的開發(fā);進一步可以測量陣列中每個器件的脈沖I/V特性。由于脈沖寬度和幅度要求的不同,可以使用4200-PMU激勵和測量脈寬最高到50ns的用例;使用AFG或者AWG,配合外部放大器可以實現(xiàn)50ns~100ps的脈沖激勵,并且使用TIA或高靈敏度電流探頭集成的方式實現(xiàn)脈沖電流的測量。

在Endurance或Retention測試中,由于是測量陣列長時間、多脈沖下的可靠性特性,往往對Read電流的精度要求很高,用于精準的描述阻變的動力學過程,因此會用到1pA量程下0.01fA分辨率的源表或更高精度的皮安表進行電流測試。因此脈沖電壓Set/Reset激勵和直流Read電流讀取需要在同一個端口進行。4225-RPM是一款集成了電流放大、通道切換的模塊,無需更換前端探針或連線可以輕松的實現(xiàn)不同類型信號的測試。

圖4:4225-RPM內(nèi)部結(jié)構(gòu),SMU和PMU復(fù)用一個輸出

矩陣開關(guān)選擇

矩陣開關(guān)的目的是尋址陣列中特定的器件,對其進行表征和測量的前置條件。引入矩陣開關(guān)可以大幅度降低測試的成本和復(fù)雜度,有助于標準化探針、探卡的結(jié)構(gòu),標準化測試流程,提高測試效率。在單獨的DC測試中,如果選用2600系列源表作為主要測試機,可以配置3706系列的矩陣開關(guān),漏流小于 100pA;如果選用4200A或者采用AC測試時,需要選擇更低漏流、更大帶寬、更小雜散電容的707B系列矩陣開關(guān),漏流低于100fA,支持4225-PMU脈沖信號切換。

矩陣開關(guān)通道數(shù)的選擇需要根據(jù)陣列規(guī)模M x N,以及器件端口數(shù)決定。下圖是陣列測試組網(wǎng)示意圖,僅表示一種通用的連接形式,具體配置請和Tektronix技術(shù)專家溝通。

圖5:三端結(jié)構(gòu)(例如:1T1R結(jié)構(gòu))。左端是儀器連接端,完成信號激勵和測量;圖中陣列的示意圖,WL端可以有DC和AC的激勵和測量。

圖6:DC測試

圖7:AC測試。脈沖Spike的參數(shù)化定義

軟件功能

軟件內(nèi)置I/V掃描特性功能,在選通待定器件后,在矩陣中自動完成。考慮到Sneak Path的問題,可以通過三端的方式將待測器件“隔離”,或者定制特殊的算法。

軟件內(nèi)置標準突觸特性測試,通過PMU進行Reset/Set以及循環(huán),可以在脈沖后通過SMU進行Read操作,準確的測試阻變特性。

自定義波形

軟件特別開發(fā)了脈沖調(diào)試功能,支持更加靈活的脈沖波形編輯和測量。可視化的界面中輸入的時序參數(shù)立刻可以仿真出來,使用者可以避免制作錯誤的脈沖參數(shù)導(dǎo)致器件的損壞;將波形導(dǎo)入測試程序后,可以定制Read電流的時間和頻次,從而快速反饋給用戶進行脈沖波形參數(shù)的調(diào)優(yōu)。真正做到“ 所見即所得” 。K-pulse編輯KSF波形,+measure的時序;實時debug。

圖8:K-pulse可視化脈沖編輯和自定義Read電流設(shè)置。

圖9:Endurance測試,對Reset和Set兩種狀態(tài)分別測試Endurance

陣列Endurance測試,通過PMU循環(huán)進行Set/ Reset和Read的操作,嚴格的進行Endurance的測量。測量的時間和需要達到的Endurance的數(shù)量級成正比;例 如,MRAM Endurance測試循環(huán)在1015量級,如果采用100ns Set/Reset周期,一個測試循環(huán)大致500ns,所以總共測試時間為15年!解決方案有更換AFG/AWG加快Set/Reset的脈沖寬度,可以達到100ps級別(根據(jù)具體器件的響應(yīng)時間決定)也可通過小規(guī)模的測試,對小樣本下的Endurance進行外推,需要PMU有很高的Set/ Reset電壓精度和穩(wěn)定度以及SMU對Read電流的精度,有助于Endurance模型的準確度。

陣列Retention測試,涉及到長時間的周期或非周期的Read,timing參數(shù)和周期參數(shù)靈活多變。可以根據(jù)PMU和SMU的特性靈活調(diào)配Read的方式。

同樣,對于神經(jīng)突觸的特性測試(STP、STD、LTP、LTD、STDP等)由 timing參數(shù)和周期參數(shù)多變,在軟件提供標準的Pulse測試基礎(chǔ)上,需要定制開發(fā)測試過程,以及最終的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)方式。

工藝可靠性TDDB等,借助軟件標準的測試庫,可以靈活的擴展陣列可靠性的測試模塊。

器件及陣列測試集成開發(fā)環(huán)境TMAS

為了降低神經(jīng)形態(tài)器件和陣列測試的復(fù)雜度,手動測試對于精度的影響,以及提高測試效率和可重復(fù)性,Tektronix公司提供了統(tǒng)一的器件和陣列集成化測試平臺TMAS套件,包含ACS-BASIC和器件陣列測試模塊。

■ 器件電特性參數(shù)表征

■  陣列訓練及部分推理

■  開放式平臺,Python 腳本直寫定制測試模塊

■  豐富靈活的數(shù)據(jù)處理

豐富的數(shù)據(jù)處理


小結(jié)

對于Tektronix/Keithley神經(jīng)形態(tài)陣列測試方案應(yīng)該具有一下特點:

●  測試解決方案應(yīng)具有靈活性和可擴展性,以適應(yīng)同的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模和設(shè)備架構(gòu),以及不同的測試功能和參數(shù)。

●  測試解決方案應(yīng)準確可靠,以捕獲憶阻器器件的細微動態(tài)行為,例如納秒級脈沖響應(yīng)、亞皮安電流水平和隨機開關(guān)現(xiàn)象。

●  測試解決方案應(yīng)高效且用戶友好,以方便數(shù)據(jù)采集和分析,以及憶阻器器件和網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化和驗證。

●  易于開發(fā)新的測量技術(shù)和模塊,以克服現(xiàn)有儀器的局限性。

未來希望能將測試解決方案與先進的建模和仿真工具集成,以在不同的抽象和復(fù)雜程度上對憶阻器器件和網(wǎng)絡(luò)進行表征和評估, 探索 Memristor 器件和網(wǎng)絡(luò)在神經(jīng)形態(tài)計算中的潛在應(yīng)用和優(yōu)勢,例如突觸可塑性、學習和記憶過程的仿真,以及復(fù)雜認知功能和任務(wù)的實現(xiàn)。

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