华中科技大学游龙教授课题组AS：基于自旋轨道力矩器件实现的存内模拟数学运算
模拟算术运算（如加减乘除、微分和积分等）是图像处理、信号处理和人工智能(AI)中最基本的数学运算。与现有计算机采用的数字计算相比，模拟计算无需模数转换，同时可以大规模并行操作，因此，在误差允许的范围内，模拟计算是一种更有前景的计算范式。另一方面，在传统冯诺依曼架构中，数据在存储和计算单元之间的频繁调用，极大地限制了计算速度、面积和功耗。基于非易失存储器实现的存内计算能够有效解决冯诺依曼瓶颈。综上，需要研究存内模拟计算，为芯片功耗和面积问题提供有效的解决方案。
目前，基于非易失存储阵列实现的存内计算主要用于实现模拟式的乘加计算，而在该结构内很难实现对相同信号的乘法运算，并且无法实时地存储运算结果，这就限制了模拟存内计算的应用场景。最近，华中科技大学的游龙教授团队利用单一自旋轨道力矩（spin-orbit-torque, SOT）器件对电流信号的感知、存储和计算一体功能实现，从而完成了存内模拟算术运算，包括加法、减法以及四象限乘法运算等，并进一步应用到图像的边缘提取以及信号的幅值调控等功能。自旋轨道力矩器件是一种非易失存储器件，具有快速、低功耗、高耐久度以及与CMOS工艺兼容等优点。该团队实现的模拟加法和乘法器，与CMOS技术实现的相同功能比较，在功耗相当的情况下，面积开销降低了一到两个数量级，但该新技术能同时存储计算结果。此外，利用电流激励对器件的线性调控作用，构建了人工突触用于模拟图像识别功能。
具有垂直磁各向异性的自旋轨道力矩异质结（图1a），在平面电流（Ix）和共线的磁场（Hx）作用下，磁化状态能够发生翻转。研究发现，随着Ix增加，反常霍尔效应曲线（反常霍尔磁电阻RH vs. Hx）的矫顽场会逐渐减小，直至为零（图1b，定义此时的Ix为使能电流IEN）。此时，RH与Hx之间呈现出线性关系。如果在自旋轨道力矩异质结上方增加导线层，如图1c所示，当导线内通过电流（ISE）时，会产生x方向的奥斯特场，因此，可以通过RH的测量感知产生的奥斯特场，近而感知ISE（图1d）。特别地，IEN信号实现了存储和感知功能的切换，即施加时，感知功能发挥作用，一旦IEN撤去，电流信息值被非易失地保存下来。图1c所示的器件构成了最基本的存内感知单元。
图1 存内感知单元
进一步地，将多个存内感知单元的导线层互联，基于基尔霍夫电流定律，导线层电流之间存在一定的加减关系。对应地，不同单元之间的RH之间也符合相应的加减关系。因此，通过探测RH，不仅可以得到对应导线层的电流值，还可以得到不同支路电流值之间的加减运算关系，从而实现存内模拟加减运算（图2a）。图2b-2d示出了实际的器件图和对应的测量结果。基于这样的思路，利用单个存内感知器件，实现了对图像的边缘提取功能（利用Robert算子，图3a）。图3b示出了边缘提取前后的图像对比，该边缘提取的结果与理想情况相比，标准偏差在2.95% 。
图2 存内模拟加/减运算
图3 加/减运算用于图像边缘提取
对于自旋轨道力矩器件，其反常霍尔电压（UH）可以表示为RH与读电流（IC）的乘积，考虑上述RH与ISE之间的线性关系，UH就可以表示为两个电流值（IC和ISE）的乘积（图4a），从而实现电流的模拟乘法运算。基于该模拟乘法器，实现了对信号的幅值调控功能（图4d）。
图4 模拟数学运算及信号的幅值调控
总之，该工作报道了一种基于自旋轨道力矩器件对电流信号的感知、存储和计算一体化功能实现，提出并完成了存内模拟计算方案，该方案为片上数学计算、信号和图像处理以及神经形态计算提供了低面积开销和低能耗的可行策略。
WILEY
论文信息：
In-Memory Mathematical Operations with Spin-Orbit Torque Devices
Ruofan Li, Min Song, Zhe Guo, Shihao Li, Wei Duan, Shuai Zhang, Yufeng Tian, Zhenjiang Chen, Yi Bao, Jinsong Cui, Yan Xu, Yaoyuan Wang, Wei Tong, Zhe Yuan, Yan Cui, Li Xi, Dan Feng, Xiaofei Yang, Xuecheng Zou, Jeongmin Hong, Long You*
Advanced Science
DOI: 10.1002/advs.202202478
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期刊简介
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