研究背景与作者信息

本研究由Yunning Li、Wenhao Song、Zhongrui Wang、Hao Jiang、Peng Yan、Peng Lin、Can Li、Mingyi Rao、Mark Barnell、Qing Wu、Sabyasachi Ganguli、Ajit K. Roy、Qiangfei Xia和J. Joshua Yang等作者共同完成。研究团队来自马萨诸塞大学阿默斯特分校、南加州大学以及美国空军研究实验室。该研究于2022年发表在Advanced Materials期刊上，文章标题为《Memristive Field-Programmable Analog Arrays for Analog Computing》。

学术背景与研究动机

随着大数据和物联网（IoT）时代的到来，传感器数量及其生成的模拟数据量迅速增长。然而，将所有模拟数据数字化处理不仅耗时，而且能耗巨大。因此，研究人员开始重新思考并设计数字系统，以应对基础设施、移动设备、自主系统、机器人系统、医疗健康系统、国家安全与防御以及能源管理等领域的挑战。在这些应用中，能效和处理吞吐量对于复杂的计算任务（如分类和视频/音频处理）至关重要，而处理精度则相对次要，这使得模拟数据处理比数字处理更具优势。

然而，模拟电路的发展远远落后于数字电路，主要原因之一是缺乏可重构和可扩展的平台来快速进行模拟电路的原型设计和验证。类似于数字电路中的现场可编程门阵列（FPGA），现场可编程模拟阵列（FPAA）在1980年代末被提出，并于1996年首次商业化。FPAA的核心是可配置的模拟模块（CABs）、用户可控的路由网络（交换矩阵）以及用于定义功能和结构的配置存储器。然而，早期的FPAA缺乏紧凑的可重构元件，导致设计复杂、噪声大、功耗高。

近年来，忆阻器（Memristor）技术的进展为大规模、多功能、高速、低能耗的FPAA提供了潜在解决方案。忆阻器是一种非易失性器件，能够在保持状态时不消耗能量，且无需额外的存储器来存储配置信息。因此，基于忆阻器的FPAA（MemFPAA）有望显著减少芯片面积，同时保持相同的功能。

研究流程与方法

本研究的主要目标是开发一种基于忆阻器的FPAA平台，用于快速原型设计和高效的模拟应用。研究流程包括以下几个关键步骤：

1. MemFPAA架构设计：

   • MemFPAA由多个CABs组成，这些CABs通过可重构的路由网络连接。每个CAB可以包含晶体管、忆阻器、电容器、运算放大器（op-amps）以及基于忆阻器子阵列的模拟向量矩阵乘法器（VMM）等组件。
   • 忆阻器在MemFPAA中不仅用作开关，还用作可重构电阻和VMM的核心元件。

2. 忆阻器交叉阵列的构建：

   • 研究团队设计了一种基于1T1R（一个晶体管一个忆阻器）结构的忆阻器交叉阵列。该阵列由集成在n型MOS晶体管漏极上的氧化铪（HfO2）忆阻器组成。
   • 忆阻器具有高开关比（on/off ratio），能够满足FPAA路由网络的需求。晶体管则用于抑制编程期间的漏电流，并通过调整栅极电压实现忆阻器电导的快速调节。

3. 实验验证：

   • 研究团队通过实验验证了MemFPAA的多种功能，包括一阶带通滤波器、音频均衡器和声学混合频率分类器。
   • 带通滤波器：通过将高通滤波器和低通滤波器串联实现，忆阻器作为可调电阻，能够连续调节滤波器的截止频率。
   • 音频均衡器：由多个带通滤波器、缓冲器和基于忆阻器的VMM组成，能够调节音频信号中不同频率分量的平衡。
   • 声学混合频率分类器：模拟人类听觉系统，通过带通滤波器和单层感知器神经网络对输入信号进行分类。

主要研究结果

1. 带通滤波器的实现：

   • 通过调节忆阻器的电阻值，研究团队成功实现了对低通和高通滤波器截止频率的连续调节，覆盖了全音频频率范围（20 Hz至20 kHz）。

2. 音频均衡器的实现：

   • 研究团队构建了一个基于32×32 1T1R交叉阵列的音频均衡器，能够通过调节忆阻器的电导值来调整不同频率分量的权重，从而实现对音频信号的均衡处理。

3. 声学混合频率分类器的实现：

   • 研究团队设计了一个基于MemFPAA的混合频率分类器，能够对输入信号中的不同频率组合进行分类。实验结果表明，该分类器能够准确识别输入信号的频率特征。

研究结论与意义

本研究成功开发了一种基于忆阻器的FPAA平台，展示了其在模拟计算中的广泛应用潜力。MemFPAA不仅能够作为通用可重构模拟电路使用，还可以作为快速原型设计工具，显著缩短模拟电路的设计时间。此外，MemFPAA在信号处理和神经形态计算等领域具有重要的应用价值。

研究亮点

1. 创新性：本研究首次将忆阻器技术应用于FPAA平台，展示了其在模拟计算中的多功能性和高效性。
2. 实验验证：通过实验验证了MemFPAA在滤波器、音频均衡器和分类器等应用中的性能，证明了其在实际应用中的可行性。
3. 潜在应用：MemFPAA在信号处理、神经形态计算和边缘计算等领域具有广泛的应用前景，能够满足未来模拟计算的需求。

其他有价值的内容

研究团队还详细描述了忆阻器交叉阵列的制造工艺和电气测量方法，为后续研究提供了重要的技术参考。此外，研究得到了美国空军研究实验室和国家科学基金会的支持，进一步凸显了其在国防和高性能计算领域的重要性。

这篇研究为模拟计算领域提供了新的思路和工具，具有重要的科学和应用价值。