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基于相變材料的片上光電存算一體化器件的研發(fā)

現(xiàn)階段所設計的存算一體器件單元結構如圖 1 所示：器件的基本結構由波導和功能層（由下到上分為加熱層、電極層、保護層、相變材料（硫系化合物）層）所構成。擬通過在當前流行的絕緣層上硅(SOI)光子平臺上集成四氮化三硅光波導的方式實現(xiàn)器件的光學讀取功能，即在非常厚的硅襯底層上生長一層絕緣層二氧化硅和波導層，然后在基片上通過光刻、顯影、刻蝕等工藝制備四氮化三硅波導。功能層主要用于實現(xiàn)器件的電學寫入功能。加熱器層的主要用途是與相變材料層形成電接觸，通過較小的接觸面積使接觸處的熱量集中，從而可以在較小的電壓或電流下使相變材料發(fā)生相變。因此需要加熱器層具備較好的導熱和導電性能，同時在近 C 波段具有較低的光損耗，可采用石墨烯。電極層可用于提供相變材料器件單元所需要的編程電脈沖。當前擬采用硒摻雜的相變材料合金（如 GSST）作為器件的核心功能層的相變材料。該材料在通信/非通信波段顯示了極低的光損耗和更高的品質因數(shù)，且相變前后在通信 C 波段具有足夠大的光學常數(shù)反差，可在更惡劣的高溫環(huán)境下進行操作，適用于硅基光子器件應用。采用的主要技術手段包括： ① 依托于相變材料的電致和光致相變特性，通過電學編程、光學讀取的方法實現(xiàn)器件的存儲、算術運算和邏輯運算功能：存儲功能的實現(xiàn)：擬利用相變材料晶態(tài)低透過率和非晶態(tài)高透過率分別代表二進制中的‘1’和‘0’，實現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲（編程）功能。例如在電極兩端施加合適的電脈沖，所產(chǎn)生電流流經(jīng)加熱層時，生成的熱量主要集中在加熱層和相變材料層接觸處，使得接觸處的相變材料發(fā)生相變，實現(xiàn)存儲功能。在完成上述編程操作后，從器件波導輸入端輸入讀取連續(xù)光。由于相變材料功能層對光強的吸收能力在編程和非編程區(qū)域間存在著顯著的差異，因此當輸入光經(jīng)過波導后，其能量會因為相變材料編程區(qū)域的吸收而發(fā)生改變，進而顯著改變輸出光強能量。所以通過測量輸入輸出光強的能量之比（即透過率），可實現(xiàn)對先前編程區(qū)域的讀取。算術和邏輯功能的實現(xiàn)：通過調(diào)整編程電脈沖的幅度和寬度可以動態(tài)調(diào)控相變材料的相變程度，使得器件的中間透過率值可用于代表不同的數(shù)值，實現(xiàn)多級存儲功能。所以擬采用輸入脈沖數(shù)量對應加數(shù)的方法實現(xiàn)標量加法計算。同時由于所設計器件的讀取連續(xù)光輸出功率可視為讀取連續(xù)光輸入功率和器件透過率的乘積，因此可采用將輸入功率和透過率作為被乘數(shù)和乘數(shù)的方法實現(xiàn)基本乘法運算。除此之外還可以將器件功能層的初始狀態(tài)設置為非晶相，把晶化脈沖幅值和不足以產(chǎn)生晶化的脈沖幅值分別作為輸入邏輯‘1’和‘0’；同時設定一個判定閾值并與編程后器件透過率的變化率進行對比，把高于和低于閾值的透過率變化率分別作為輸出邏輯 ‘1’和‘0’；通過合理選擇編程脈沖有望實現(xiàn)各種邏輯功能輸出。 ② 基于器件透射率可調(diào)特性驗證其實現(xiàn)神經(jīng)突觸的可行性。并依托所設計人工突觸構建人工神經(jīng)網(wǎng)絡芯片，實現(xiàn)圖像、語音和文本識別功能：突觸可塑性是大腦記憶和學習的神經(jīng)生物學基礎，也是人工類腦器件需要實現(xiàn)的首要功能。為實現(xiàn)突觸可塑性，擬把相變材料和波導之間的耦合區(qū)域視為仿生神經(jīng)突觸，左右兩端電極分別代表突觸前和突觸后，分別施加在兩端電極上的電脈沖則作為突觸前和突觸后刺激。通過調(diào)節(jié)從左右兩端電極輸入耦合區(qū)域的電脈沖時間差對耦合區(qū)域的光透過率進行連續(xù)調(diào)控，進而依托于上述存算理論模型和實物器件仿真和實驗實現(xiàn)仿生神經(jīng)突觸的脈沖時序依賴可塑性（Spike-Timing-Dependent-Plasticity, STDP)。將不同波長的光脈沖序列輸入所設計的突觸單元, 經(jīng)過相變材料的作用，脈沖強度發(fā)生變化，對應于乘法器。進而借助于微環(huán)結構，將不同波長的脈沖導入進同一波導中，該功能類似加法器。相加后的脈沖光強較小時，讀取光與微環(huán)發(fā)生共振，在輸出端口沒有光強輸出。當光強達到一定的閾值后，讀取信號不再和微環(huán)發(fā)生共振，而是傳播到輸出端口。這一過程類似神經(jīng)元脈沖信號的激發(fā)，實現(xiàn)了非線性激活函數(shù)的功能。利用上述的單個神經(jīng)元結構，驗證其監(jiān)督式機器學習和非監(jiān)督式機器學習。對于監(jiān)督式機器學習，權重的數(shù)值通過外部管理器設置；對于非監(jiān)督式機器學習，不再需要外部管理器來設置權重值，而是通過輸出光脈沖進行反饋控制，調(diào)整權重值。在單個神經(jīng)元結構的基礎上，更復雜的光學脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡結構，證明該結構的可擴展性。擬設計的神經(jīng)網(wǎng)絡中的每一層結構包括三個功能單元，即收集器、分發(fā)器和神經(jīng)突觸結構。收集器將上一層不同波長的光脈沖信號收集到同一根波導中，分發(fā)器將光脈沖分發(fā)給多個神經(jīng)元，神經(jīng)突觸結構則產(chǎn)生光脈沖信號，輸入給下一層結構。基于上述結構實現(xiàn)圖片、語音和文本的識別。創(chuàng)新性分析：①首次研究了一款基于“電學編程、光學讀取”模式的光電混合存算一體化器件。與傳統(tǒng)電學存算一體化器件相比,擬研發(fā)的器件可以進行長距離的信息傳輸，具有傳輸帶寬高、信號間延遲低、損耗低、抗干擾、集成密度高等優(yōu)點。②采用硒(Se)摻雜的相變材料作為存算一體化器件的核心功能材料。與采用其他相變材料的存算一體器件相比，以硒參雜的相變材料作為功能材料的存算一體器件有望展現(xiàn)出極低的光損耗。③提出了一種基于“電學脈沖刺激、光學權重調(diào)節(jié)”的人工神經(jīng)突觸。該突觸器件有望成為未來通用型人工神經(jīng)突觸，填補了光電混合型人工突觸的技術空白。先進性分析：①所提出的光電混合工作模式使得該存算一體化器件不但具有傳統(tǒng)集成電路的高密度特性，且兼具光通信技術的寬頻帶、低延遲、抗干擾的優(yōu)越性能。②所采用硒參雜的相變材料不但繼承了傳統(tǒng)材料具有的快速相變轉化速度、低功耗和穩(wěn)定性強等特性，且本身在通信波段非晶態(tài)透明的同時還保持了相變前后足夠大的光學性能差異的特點。③所設計的突觸繼承了人工電子突觸和全光突觸的優(yōu)點，具有高集成度、低功耗、超快響應時間、穩(wěn)定性強等優(yōu)點。獨占性分析：根據(jù)已取得成果正在撰寫專利，以獲得該關鍵技術的獨有權。

南京郵電大學 2021-05-11

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