Modulation des niveaux de résistance dans une mémoire PCM pour des applications neuromorphiques

Publié le : 12 mars 2020

Depuis les dernières 50 années, les processeurs sont basés sur l’architecture de von Neumann et les progrès dans l’intégration à très grande échelle ont permis de réaliser cette architecture computationnelle sur un substrat technologique adéquat. Ce binôme n’est plus suffisant aujourd’hui, la miniaturisation des composantes électroniques n’est plus suffisante pour augmenter les performances et réduire la consommation de puissance des architectures classiques de von Neumann. De plus des nouvelles applications, dont l’intelligence artificielle en premier, demandent des changement de paradigme très radicaux. Les nouvelles architectures de calcul inspirées par la biologie ont été récemment proposées pour surmonter ces difficultés. La différence principale entre un circuit neuromorphique et une architecture classique est l’organisation de la mémoire : les réseaux des neurones biologiques sont caractérisés par une co-localisation de la mémoire (synapses) et des centres de calcul (neurones). Les mémoires de type PCM (mémoires à changement de phase sont des candidats pour l’émulation du comportement synaptique, mais démontrer leur capacité à moduler le niveau de résistance programmé est en défis qu’il faut surmonter.

Ce programme de thèse a pour but de démontrer la capacité d’une mémoire PCM à émuler une synapse. Un travaille initiale de caractérisation est demandé pour connaitre le comportement de la cellule PCM. Ce résultat ira alimenter un modèle multiniveaux de la cellule ce qui est la base pour la conception de circuit innovants. Dans une dernière phase on pourra proposer des circuits neuromorphiques à base de cellules PCM comme proof of concept.

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