人脑是由多达 1015 的突触 (Synapse) 连接起来的一台功耗仅为 20W 的分布式并行智能计算机。神经元 (Neurons) 是大脑信息处理的基本单元，突触则是神经元之间在功能上发生联系的部位，也是信息传递和处理的关键部位。人脑功耗仅为大约 20 瓦、并且在几十赫兹低频下能实现远超计算机的高级智能，是自然界高性能、低功耗计算硬件的典范。仿造生物突触和神经网络构架，研制具有自主学习和认知功能的超低功耗智能计算机是神经形态工程的终极目标。
早期绝大多数神经形态研究主要聚焦于软件途径，但是通过软件来实现人脑级别的实时仿生，所需硬件资源和能源消耗极大。2014 年 8 月 8 月 IBM 公司在《Science》杂志封面报道了一款 True North（真北）芯片，该芯片实现了百万神经元和 2.56 亿突触的仿生。不过该芯片本身不能实现学习功能，还称不上是真正意义上的类脑芯片。从底层新材料和新概念器件出发研制具有生物突触和神经元功能的器件对于研制超低功耗的
“
类脑芯片
”
和构建智能神经形态系统意义十分重大。
有鉴于此，南京大学万青课题组综述了近年来神经形态突触器件最新发展的突触器件及其突触功能仿生和神经形态应用，重点介绍了两端忆阻器突触器件（阻变存储器（RRAM）和相变存储器（PCM））和多端晶体管突触器件（电解质基晶体管（EGT）和铁电晶体管（FeTFT））的器件结构、工作机理、优缺点、突触功能仿生和神经形态系统应用。最后，提出了基于突触器件的神经形态计算硬件实现将要面临的挑战。
▲图1 （a）CPU 和记忆单元分离的冯诺依曼架构；（b）人脑的计算架构（左）和人脑神经网络处理信息的特点（右）；（c）神经形态器件结构和工作机理。
近十年来，突触器件的神经形态应用已经从生物突触或神经元行为的仿生发展到复杂的神经形态计算。基本的突触塑性包括短时程塑性、长时程塑性、简化记忆模型、时间依赖突触可塑性（STDP）和一些神经形态应用包括稀疏编码、模式识别、特征提取、神经元树突整合、声音定位、视觉处理、神经算法、触觉感知系统都可以被成功实现。
两端忆阻器突触器件在与高密度交叉阵列结构的兼容性方面具有明显优势，可以在物理上映射生物高度互联的三维网络结构。而多端晶体管可以同时传输信息和完成学习功能，在模拟生物动态功能方面具有优势。
▲图2 两端 Ag2S 突触器件仿生突触短程和长程塑性行为
理想的突触器件
,
除了具有较强的突触塑性和神经行为仿生能力
,
还应该在器件尺寸、能量消耗、多级电导状态数、电导动态范围、保持力和耐久性方面满足一定的性能指标。RRAM 具有 CMOS 兼容性、结构简单、可扩展性好等优点；然而开关机理的随机性导致的较大的电导差异限制了其在大规模神经网络的学习精度。PCM 速度快、精度高、耐久度好；但其非线性、高复位功率和融化过程中较大电导差异可能会影响其性能。
EGT 能够很好的仿生生物动力学，有与生物突触相当的能量效率，以及在某些情况下突触权值的高度线性和对称的增强和降低，但缺乏器件尺寸、耐久力和电解质的稳定性等器件性能表征。FeTFT 具有速度快、对称电导增强和降低、大开/关比以及较小的权重更新差异的优势；但面临器件扩展性问题带来的漏电流增加，制造难度大，器件可靠性较低等。这些突触器件各有优缺点，需要根据特定应用的需求选择合适类型的器件。
▲图3 多端双电层晶体管实现神经算法功能
最后，提出了使用新兴突触器件实现人工突触网络需要克服的问题。器件层面上，目前几乎没有一种突触器件可以满足神经形态应用的所有性能标准。每种类型的器件各有优缺点。突触器件仿生功能和器件性能需要持续探索以进一步优化；在构建大规模高度互联的人工神经网络时，现有的技术避免不了需要较大物理芯片面积和大量内存的外围电路的引入，限制电路的可扩展性。
尽管存在这些挑战，借助对大脑工作原理的深入了解、先进的微纳米加工技术和跨学科领域之间的密切互动，超低功耗的智能神经形态计算将会取得突破性进展。未来先进的人工智能系统将会在人型机器人、医疗、教育和交通方面彻底改变我们的生活。
S.Jiang，S.Nie，Y.He，R.Liu，C.Chen，Q.Wan. Emerging synaptic devices: from two-terminal memristors to multiterminal neuromorphic transistors. Materials Today Nano, 2019, 8, 100059
https://doi.org/10.1016/j.mtnano.2019.100059
文章链接
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2588842019301282
万青，南京大学电子学院教授。本科毕业于浙江大学，2004 年在中科院上海微系统所获得博士学位。先后在英国剑桥大学，美国密西根大学，斯坦福大学从事博士后，访问学者科研工作。2013 年加盟南京大学电子工程学院。主要从事新概念半导体材料与微纳器件研究。发表 SCI 论文 200 多篇，他引 9000 多次。他先后荣获了全国百优博士论文，中国青年科技奖，省科技一等奖(排名第一)，国家杰出青年基金，万人计划，中国高被引用学者等荣誉。
来源：研之成理
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