美国麻省大学姚军《AM》：发明一种动态编程方案抑制潜行路径！

潜行路径（Sneak path）问题是基于忆阻器神经形态计算中的重要问题，解决该难题有助于帮助构建更加精确的神经形态识别系统。近日，美国麻省大学（UMass Amherst）姚军教授团队发明了一种动态编程的方案来抑制潜行路径。该方案使用超低功耗的生物电压忆阻器作为瞬态开关，在截止潜行路径的同时，可以让目标器件进行双向编程。相关论文以题目为“An Effective Sneak-Path Solution Based on Transient-Relaxation Device”发表在Advanced Materials期刊上。

论文链接：

/10.1002/adma.202207133

忆阻器具有可编程电导，可以模拟生物神经组件中的状态调制功能。其两端结构提供了一种简单的交叉结构方案，以实现紧凑的 3D 堆叠集成。因此，它们被认为是构建高密度内存和高效神经形态计算系统的优秀候选者。然而，在对阵列中单个器件进行读写操作时，需要有效抑制在潜行路径路径的漏电流。解决此问题有助于帮助构建更加精确的神经形态识别系统。

人们通常的做法是将每个忆阻器与一个寻址设备相关联，该寻址设备作为通道开关来有效抑制潜行路径。晶体管因其可切换性和技术成熟度而被广泛采用。然而，它的三端结构损害了忆阻器两端结构的集成潜力。因此，人们也在积极寻找其他可替代的两端寻址设备。二极管由于其优良的整流效果，可以有效地抑制潜行电流。然而，单向电流限制了其在双向编程忆阻器中的使用，而这种双向忆阻器则为现在神经形态识别的主要设备。为了适应双向可编程性，双极非线性器件，例如隧道势垒和阈值开关器件，被提议作为选择器与双向忆阻器一起工作。然而，这些选择器中的激活电压通常接近忆阻器中的编程阈值，缩小了读取窗口或模拟输入范围，并降低计算的矢量分辨率。此外，选择器中的有限电流密度可能会引入输入电流-电压 (I-V)的非线性，阻止了直接使用电压幅度作为向量矩阵乘法的输入。

在这篇文章中，一个有效的潜行路径解决方案被提出。该方案没有上述提到的种种限制，依靠瞬态编程器件的单向电流特性来抑制潜行电流，同时利用开关中的瞬态弛豫（即去除激活电压后的状态保持）来实现双向编程。由于该开关不消耗弛豫窗口中的压降，可编程阵列可以使用全范围输入进行模拟计算。超低开关电压（例如，<100 mV）的单极易失性忆阻器被特别用作示例性器件，以突出阵列集成策略的优势和可扩展性。

图1：基于瞬态编程器件的潜行路径解决方案

图2 ：瞬态编程器件基本特性

图3：瞬态编程器件与双向忆阻器的集成性能

图4：对方案的潜行路径抑制能力进行分析

图5：该方案的可编程性验证

*感谢论文作者团队对本文的大力支持。