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Heterogeneous 3D Integration Based on Atomic-Level Electronics
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DOI：10.1021/acsami.6c00756.png)
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摘要
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多模态和边缘AI系统日益面临带宽瓶颈、数据移动开销以及传统3D集成的刚性、热耦合限制。在此，我们介绍一种异构神经形态平台的单晶3D集成（M3D），通过垂直集成原子级电子学与互补忆阻器器件来克服这些约束。超低功耗范德瓦尔斯晶体管提供选择性访问，WS2导电丝忆阻器实现稳定的低电压突触存储，而Ag–MoS2扩散忆阻器产生阈值驱动的生物启发式脉冲。这些层形成一个紧凑的神经形态堆栈，能够实现突触可塑性、发放率调制、时序学习、模拟存内计算和卷积特征提取。该架构允许对层进行操作，从而实现按需计算扩展。对于CNN推理和图像滤波的模拟向量-矩阵乘法演示─在真实非理想条件下实现93.1%的CIFAR-10准确率─突显了该平台进行高效能、超越冯·诺依曼计算的能力。所提出的基于2D材料的平台能够在垂直集成层级间实现异构功能分区，同时保留可编程性。统一的3D架构支持具有层级专业化与层级间信号耦合的多模态神经形态操作，在单个集成堆栈内协同验证学习和系统级功能。
Keyword:
monolithic 3d integration
memristor
2d materials
convolutional neural network
neuromorphic computing
heterogeneous integration
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