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Recent progress in neuromorphic computing based on spin–orbit torque devices
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DOI：10.1088/1361-6463/ae1241.png)
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摘要
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神经形态计算，受生物大脑的结构和功能启发，旨在通过创新器件、算法和体系结构的设计来模拟大脑过程。神经形态器件是实现神经形态计算的基础硬件组件。近年来，基于自旋轨道矩（SOT）效应的自旋电子器件因其卓越的耐久性、快速响应时间和低能耗而成为研究焦点。通过设计具有不同结构和功能的SOT器件，研究人员已成功模拟了人类大脑中突触和神经元的作用，从而实现了神经形态计算任务的执行。本文综述了SOT自旋电子器件在神经形态计算应用中的最新进展。我们首先介绍SOT自旋电子器件的底层机制和测试方法，然后从介绍人脑生物神经网络开始，接着阐述基于SOT器件的神经形态计算所广泛采用的算法架构和硬件需求。之后，我们讨论了四种主要类型的SOT器件在神经形态计算中的实际应用：畴壁（DW）-SOT、斯格明子-SOT、成核-SOT和自旋霍尔纳米振荡器。最后，我们探讨了该领域的当前挑战，并提出了未来的潜在解决方案。
期刊
J
IF:
3.2
论文数:
726
被引数:
0
机构
引用论文
Recent Progress in Neuromorphic Computing from Memristive Devices to Neuromorphic Chips肖, Y.; 高, C.; 金, J.; 孙, W.; 王, B.; 饶, Y.; 刘, C.; 黄, W.; 曾, H.; 俞, Y. 基于忆阻器器件到神经形态芯片的最新进展. Adv. Devices Instrum. 2024, 5, 0044. [Google Scholar] [CrossRef]
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