近日，我院缪向水团队同质全忆阻神经网络工作被IEEE顶级会议IEDM接收，IEEE国际电子器件会议（IEEE International Electron Devices Meeting (IEDM)）是世界上报告半导体、电子元件技术、设计、制造、物理和建模领域的技术突破的杰出论坛，是微电子器件领域的顶级会议。IEDM作为全球最大最具影响力的论坛之一，涵盖了硅、化合物、有机半导体与新兴材料系统元件的讨论和简报，在推动诸如神经形态计算、三维集成和各类先进存储器等微电子学、电子工业领域的发展上发挥关键作用。
神经形态计算为克服冯-诺依曼架构的瓶颈提供了解决方案，利用新型存储器件构建电子突触与神经元是实现类脑计算的基石。我院信息存储材料及器件研究所博士生付瑶瑶、周越、黄晓弟在导师何毓辉老师、李祎老师和缪向水老师的共同指导下，经过近两年的努力，创新性地研制出一种兼具阻态挥发与保持特性的新型神经形态器件，实现突触长时程增强/抑制、脉冲时间依赖可塑性以及神经元的震荡行为等多种神经动力学的模拟。该工作以“Forming-free and Annealing-free V/VOx/HfWOx/Pt Device Exhibiting Reconfigurable Threshold and Resistive switching with high speed (<30ns) and high endurance (>1012/>1010)”为题，被2021 IEDM所接收，将应邀在Memory Technology分会场做演讲报告。
近年来，基于忆阻器件的电子突触与神经元得到了长足的发展，然而全忆阻神经网络的硬件实现仍然存在巨大的挑战。这是由于用于构建神经元与突触的器件之间存在工艺不兼容、操作参数与性能失配等难题。因而，在硬件层面需要发展高度可靠的且工艺兼容的神经形态器件。为此，该工作研制了性能高度可靠V/VOx/HfWOx/Pt忆阻器件，基于其电压依赖的易失/非易失特性同时实现了神经元与突触功能的模拟。此多模器件在功耗、速度与耐受能力等方面均达到行业顶尖，为全忆阻脉冲神经网络提供了可行的硬件解决方案。
团队基于此多模神经形态器件进一步构建了神经元-突触整合系统，精确通过外围电路的设计，使神经元与突触的工作参数得以匹配，用以模拟生物学上神经信号的传递。基于此实验结果，团队搭建了面向手写数字识别任务的单层脉冲神经网络。得益于器件性能的巨大提升，本工作在功耗、延迟等方面都达到国际先进水平。
该工作得到了清华大学高滨老师、香港理工大学柴扬老师的大力支持和帮助。
基于新型存储器件的存内计算是IEDM讨论的焦点之一。国际上研发先进存储器件的著名半导体公司如Samsung/TSMC/Intel/IBM与研究人工智能硬件与架构的知名团队都利用这个平台发布其最新研究成果与技术突破。能在其重点关注领域发表研究报告，是对团队研究工作的高度肯定，这也是团队在IEDM存储器领域的历史性突破。
