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神經(jīng)形態(tài)計算器件和陣列測試解決方案

2024-06-24
來(lái)源:泰克科技

  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)的結構和功能以在為人工智能、機器學(xué)習、機器人和感官處理等各種應用實(shí)現高性能、低功耗和自適應學(xué)習能力。

  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(gè)階段,模擬計算、數字計算和混合計算。2017年,英特爾第一款自主學(xué)習神經(jīng)芯片Loihi問(wèn)世。它采用14nm工藝,包含超過(guò)20億個(gè)晶體管、13萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元和1.28億個(gè)突觸,與基于CNN訓練人工智能系統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芯片等等都屬于數字計算,即架構在CMOS工藝和器件結構基礎上的一種神經(jīng)形態(tài)計算。因為材料和器件本身沒(méi)有突破,因此仍然受限于能算比低、系統架構復雜等問(wèn)題。真正的神經(jīng)形態(tài)計算必須采用新型材料構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(jìn)行行為級的擬態(tài),因此提出了全新的系統和器件設計的范式,并不斷突破著(zhù)能算比的極限。

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  圖1:生物神經(jīng)系統和神經(jīng)形態(tài)計算對比

  神經(jīng)形態(tài)器件是神經(jīng)形態(tài)計算系統的基本模塊。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(xué)或納米線(xiàn)。神經(jīng)形態(tài)陣列是實(shí)現復雜神經(jīng)結構和功能的互連神經(jīng)形態(tài)設備的大規模網(wǎng)絡(luò )。

  神經(jīng)形態(tài)計算為神經(jīng)形態(tài)器件和陣列的設計、制造和測試帶來(lái)了一些挑戰和機遇。一方面,神經(jīng)形態(tài)器件和陣列表現出高可變性、非線(xiàn)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)陣列的主要挑戰之一是器件的可變性,這是由電阻開(kāi)關(guān)過(guò)程固有的隨機性和不均勻性引起的。設備可變性會(huì )影響神經(jīng)計算的準確性和穩定性,并導致性能下降甚至故障。因此,了解設備可變性的來(lái)源和影響并開(kāi)發(fā)減輕或利用它的方法非常重要。例如,可以通過(guò)優(yōu)化器件制造工藝、設計參數和操作條件來(lái)減少器件可變性?;蛘?,器件可變性可以用作隨機性或多樣性的來(lái)源,以增強神經(jīng)形態(tài)系統的功能和適應性。

  除了ReRAM類(lèi)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(lèi)型、有機FET類(lèi)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成。

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  圖2:突觸權重特性圖示

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  圖3:兩端口存算器件

  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模的、實(shí)現類(lèi)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(gè)優(yōu)點(diǎn):

  • 可以直接在硬件層面模擬生物神經(jīng)元的突觸可塑性,學(xué)習和記憶過(guò)程,而無(wú)需復雜的軟件算法。

  • 可以實(shí)現并行、分布式、低功耗和高效率的數據處理,適合解決復雜認知功能和任務(wù),如圖像識別、語(yǔ)音識別、自然語(yǔ)言處理等。

  • 部分器件所形成的陣列可以與現有的CMOS技術(shù)兼容,利用其成熟的制造工藝和設計方法,降低開(kāi)發(fā)成本和風(fēng)險。

  為了探索其應用和優(yōu)勢,有必要開(kāi)發(fā)新的測量技術(shù)和模塊,對憶阻器器件和陣列進(jìn)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(gè)器件,進(jìn)行參數表征,以及自動(dòng)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(jìn)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,并測量相應的電流或電壓響應。繪制I-V曲線(xiàn)并分析憶阻器器件的開(kāi)關(guān)行為、遲滯、閾值和非線(xiàn)性。

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

  • 自定義脈沖測試:應用用戶(hù)定義的具有可變幅度、寬度、周期和數量的脈沖序列,并測量相應的電流或電壓響應。繪制脈沖波形并分析憶阻器器件的復雜和非線(xiàn)性行為,例如尖峰定時(shí)相關(guān)可塑性、學(xué)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(gè)單元的輸出電流。通用的陣列結構如Crossbar等。完成陣列中每個(gè)器件的訓練,并完成一定的推理任務(wù)。同時(shí)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,需要提出統一的、兼容的算法模型并進(jìn)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(jìn)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(gè)測試系統中。

  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)內鮮有專(zhuān)業(yè)的系統和軟件。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一的方法,主要需要科研工作者自行集成和開(kāi)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,并且可以根據特定的測試需求開(kāi)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(xiàn),俗稱(chēng)“蝴蝶曲線(xiàn)”,在不同的條件下表征器件的具有“存儲”的能力;根據器件的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,并且脈寬要求低于100us,2600系列源表可以滿(mǎn)足。

  AC測試

  神經(jīng)形態(tài)計算天然是脈沖。用脈沖方式進(jìn)行測試不僅可以消除自熱效應,更重要的是可以模擬“突觸”實(shí)際工作的脈沖刺激并測量其響應。因此絕大部分的陣列測試都在脈沖下進(jìn)行。首先通過(guò)脈沖進(jìn)行陣列中每個(gè)器件突觸特性的刻畫(huà),得到陣列整體的突觸特性,可以用于后期仿真算法的開(kāi)發(fā);進(jìn)一步可以測量陣列中每個(gè)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(shí)現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(shí)現脈沖電流的測量。

  在Endurance或Retention測試中,由于是測量陣列長(cháng)時(shí)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(dòng)力學(xué)過(guò)程,因此會(huì )用到1pA量程下0.01fA分辨率的源表或更高精度的皮安表進(jìn)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(gè)端口進(jìn)行。4225-RPM是一款集成了電流放大、通道切換的模塊,無(wú)需更換前端探針或連線(xiàn)可以輕松的實(shí)現不同類(lèi)型信號的測試。

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  圖4:4225-RPM內部結構,SMU和PMU復用一個(gè)輸出

  矩陣開(kāi)關(guān)選擇

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  圖5:三端結構(例如:1T1R結構)。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。

  矩陣開(kāi)關(guān)的目的是尋址陣列中特定的器件,對其進(jìn)行表征和測量的前置條件。引入矩陣開(kāi)關(guān)可以大幅度降低測試的成本和復雜度,有助于標準化探針、探卡的結構,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(kāi)關(guān),漏流小于 100pA;如果選用4200A或者采用AC測試時(shí),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(kāi)關(guān),漏流低于100fA,支持4225-PMU脈沖信號切換。

  矩陣開(kāi)關(guān)通道數的選擇需要根據陣列規模M x N,以及器件端口數決定。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(zhuān)家溝通。

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  圖6:DC測試

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  圖7:AC測試。脈沖Spike的參數化定義

  軟件功能

  軟件內置I/V掃描特性功能,在選通待定器件后,在矩陣中自動(dòng)完成??紤]到Sneak Path的問(wèn)題,可以通過(guò)三端的方式將待測器件“隔離”,或者定制特殊的算法。

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

  自定義波形

  軟件特別開(kāi)發(fā)了脈沖調試功能,支持更加靈活的脈沖波形編輯和測量??梢暬慕缑嬷休斎氲臅r(shí)序參數立刻可以仿真出來(lái),使用者可以避免制作錯誤的脈沖參數導致器件的損壞;將波形導入測試程序后,可以定制Read電流的時(shí)間和頻次,從而快速反饋給用戶(hù)進(jìn)行脈沖波形參數的調優(yōu)。真正做到“ 所見(jiàn)即所得” 。K-pulse編輯KSF波形,+measure的時(shí)序;實(shí)時(shí)debug。

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  圖8:K-pulse可視化脈沖編輯和自定義Read電流設置。

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  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(guò) PMU循環(huán)進(jìn)行Set/ Reset和Read的操作,嚴格的進(jìn)行Endurance的測量。測量的時(shí)間和需要達到的Endurance的數量級成正比;例 如,MRAM Endurance測試循環(huán)在1015量級,如果采用100ns Set/Reset周期,一個(gè)測試循環(huán)大致500ns,所以總共測試時(shí)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(根據具體器件的響應時(shí)間決定)也可通過(guò)小規模的測試,對小樣本下的Endurance進(jìn)行外推,需要PMU有很高的Set/ Reset電壓精度和穩定度以及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(cháng)時(shí)間的周期或非周期的Read,timing參數和周期參數靈活多變??梢愿鶕MU和SMU的特性靈活調配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參數和周期參數多變,在軟件提供標準的Pulse測試基礎上,需要定制開(kāi)發(fā)測試過(guò)程,以及最終的數據呈現方式。

  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(kāi)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雜度,手動(dòng)測試對于精度的影響,以及提高測試效率和可重復性,Tektronix公司提供了統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。

  • 器件電特性參數表征

  • 陣列訓練及部分推理

  • 開(kāi)放式平臺,Python 腳本直寫(xiě)定制測試模塊

  • 豐富靈活的數據處理

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  小結

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

  • 測試解決方案應具有靈活性和可擴展性,以適應同的網(wǎng)絡(luò )規模和設備架構,以及不同的測試功能和參數。

  • 測試解決方案應準確可靠,以捕獲憶阻器器件的細微動(dòng)態(tài)行為,例如納秒級脈沖響應、亞皮安電流水平和隨機開(kāi)關(guān)現象。

  • 測試解決方案應高效且用戶(hù)友好,以方便數據采集和分析,以及憶阻器器件和網(wǎng)絡(luò )的優(yōu)化和驗證。

  • 易于開(kāi)發(fā)新的測量技術(shù)和模塊,以克服現有儀器的局限性。

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




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