ISSN: 1859-1531
BAN BIÊN TẬP

Tổng biên tập
GS.TSKH. Bùi Văn Ga

Phó Tổng biên tập
GS.TS. Trần Văn Nam

Trưởng ban biên tập
PGS.TS. Nguyễn Tấn Hưng

Cơ quan Đại học Đà Nẵng
41 Lê Duẩn, TP Đà Nẵng
Trường Đại học Bách khoa
54 Nguyễn Lương Bằng, Quận Liên Chiểu, TP Đà Nẵng
Trường Đại học Kinh tế
71 - Ngũ Hành Sơn - TP. Đà Nẵng
Trường Đại học Sư phạm
459 Tôn Đức Thắng - Liên Chiểu - Đà Nẵng
Trường Đại học Ngoại ngữ
131 Lương Nhữ Hộc, Đà Nẵng
Trường Đại học Sư phạm kỹ thuật
48 Cao Thắng - Đà Nẵng
Phân hiệu ĐHĐN tại KonTum
129 Phan Đình Phùng, Kon Tum
Khoa công nghệ thông tin và tuyền thông
Hòa Quý - Ngũ Hành Sơn - Đà Nẵng
Khoa Y Dược
Hòa Quý - Ngũ Hành Sơn - Đà Nẵng
Khoa Giáo dục Thể chất
62 Ngô Sỹ Liên, Liên Chiểu, Đà Nẵng
Khoa Quốc tế
41 Lê Duẩn, Đà Nẵng
Viện Nghiên cứu & Đào tạo Việt Anh
158A Lê Lợi
Trung tâm phát triển phần mềm
41 Lê Duẩn, Tp. Đà Nẵng
Trung tâm kiểm định chất lượng giáo dục
41 Lê Duẩn, Tp. Đà Nẵng
Trung tâm ngoại ngữ
131 Lương Nhữ Hộc, Tp Đà Nẵng
Trung tâm nghiên cứu phát triển quản trị và tư vấn doanh nghiệp
71 - Ngũ Hành Sơn - TP. Đà Nẵng
Tổng: 16,669,503
GIẢM ẢNH HƯỞNG CỦA ĐIỆN TRỞ DÂY TRONG MẢNG VI ĐIỆN TRỞ NHỚ SỬ DỤNG MẠCH KHUẾCH ĐẠI VI SAI
REDUCNG THE EFFECT OF WIRE RESISTANCE IN MEMRISTOR CROSSBAR ARRAY USING DIFFERENTIAL AMPLIFIER CIRCUITS
 Tác giả: Son Ngoc Truong*
Đăng tại: Vol. 18, No. 5.1, 2020; Trang: 33-37
Tóm tắt bằng tiếng Việt:
Trong bài viết này, tác giả phân tích ảnh hưởng của điện trở dây đến điện áp ngõ ra của mảng của mảng vi điện trở nhớ, từ đó áp dụng mạch khuếch đại vi sai để triệt tiêu điện áp biến thiên do điện trở dây gây ra. Từ kết quả phân tích và mô phỏng cho thấy, điện áp biến thiên tỷ lệ thuận với chiều dài dây kim loại, đồng thời 2 cột kế nhau có điện áp biến thiên gần bằng nhau. Từ đó, có thể áp dụng một mạch khuếch đại vi sai tại ngõ ra của 2 cột liên tiếp để loại bỏ điện áp biến thiên do rơi áp trên điện trở dây. Sử dụng mạch khuếch đại vi sai giúp cho ngõ ra loại bỏ được điện áp biến thiên, duy trì được tỷ lệ nhận dạng ở mức 97%. Trong khi đó, tỷ lệ nhận dạng của mạch giảm xuống còn 76% trong trường hợp không sử dụng mạch khuếch đại vi sai. Sử dụng mạch khuếch đại vi sai có khả năng làm giảm đáng kể ảnh hưởng của điện trở dây trong mảng vi điện trở nhớ.
Từ khóa: Vi điện trở nhớ; điện trở dây; mạng nơ-ron nhân tạo; nhận dạng giọng nói
Abstract:
Memristor crossbar array is promising for realizing artificial neural networks. Wire resistance in crossbar array is one of the factors that degrade the performance of memristor crossbar circuit. In this article, we analyze the effect of wire resistance on the output voltage of crossbar array and add the differential amplifier circuits to the crossbar array to mitigate the voltage variation caused by wire resistance. In memristor crossbar array, the voltage variation caused by wire resistance is proportional to the length of metal line. In addition, two adjacent columns have the same voltage variation. Under these observations, a differential amplifier circuit is used to compensate the voltage variation of two adjacent columns. When wire resistance is 2.5Ω, the recognition rate is as low as 76%. However, if the differential amplifier circuits are added to the crossbar circuits, the recognition of the crossbar circuit is as high as 97%. Adding the differential amplifier circuit to memristor crossbar circuit can mitigate the impact of wire resistance in memristor crossbar circuit significantly
Key words: Memristor; wire resistance; artificial neural network; speech recognition
Tài liệu tham khảo:
[1] A. Ardakani et al, “VLSI Implementation of Deep Learning Neural Network Using Integral Stochastic Computing,” IEEE Trans. Very Large Scale Integration System, vol. 25, iss. 10, pp. 2688-2699, Feb. 2017
[2] M. Walker, P. Hasler, and L. Akers, “CMOS neural network for pattern association,” IEEE Micro, vol. 9, no. 5, pp. 68-71, Oct. 1989
[3] B. V. Benjamin et al, “Neurogrid: A mixed-analog-digital multichip system for large-scale neural simulations,” Proc. IEEE, vol. 102, no.5, pp.-699-716, Apr. 2014
[4] P. A. Merolla et al, “A million spiking- neuron integrated circuit with a scalable communication network and interface,” Science, vol. 345, no. 6197, pp 668-673, Aug. 2014
[5] P. M. Solomon, “Device Innovation and Material Challenges at the Limit of CMOS Technology,” Annu. Rev. Mater. Sci., vol. 30, pp. 681-697, Aug. 2000
[6] [6] T. P. Brđanin and B. Dokić, “Strained Silicon Layer in CMOS Technology,” Electronics, vol. 18, no. 2, pp. 63-69, Dec. 2014
[7] L. O. Chua, “Memristor – the missing circuit element,” IEEE Trans. Circuit Theory, vol. CT-18, no. 5, pp. 507-519, Sep. 1971.
[8] D. B. Strukov, G. S. Sinder, D. R. Stewart, and R. S. Williams, “The missing memristor found,” Nature, vol. 453, pp. 80-83, May 2008.
[9] S. H. Jo, T. Chang, I. Ebong, B. B. Bhadviya, P. Mazumder, and W. Lu, “Nanoscale memristor device as synapse in neuromorphic systems,” Nano Letters, vol. 10, no. 4, pp. 1297-1301, Mar. 2010.
[10] C. Wang, W. He, Y. Tong, and R. Zhao, “Investigation and Manipulation of Defferent Analog behaviors of Memristor as Electronic Synapse for Neuromorphic Applications,” Scienticfic Report, vol. 6, no. 22970, pp. 1-9, Mar, 2016
[11] R. S. Williams, “How we found the missing memristor,” IEEE Spectrum, vol. 45, iss. 12, pp. 28-35, Dec. 2008.
[12] S. N. Truong and K. S. Min “New memristor-based crossbar array architecture with 50-% area reduction and 48-% power saving for matrix-vector multiplication of analog neuromorphic computing,” Journal of Semiconductor Technology and Science, vol. 14, no. 3, pp. 356-363, Jun. 2014.
[13] J. Liang and H. S. P. Wong, “Cross-point memristor array without cell selector – device characteristics and data storage pattern dependencies,” IEEE Trans. Electron Device, vol. 57, no. 10, pp. 2531-2538, Oct. 2010.
[14] E. Linn, R. Rosezin, C. Kügeler, and R. Waser “Complementary resistive switches for passive nanocrossbar memories,” Nature Materials,.vol. 9, pp. 403-406, May 2010
[15] S. H. Shin, S. D. Byeon, J. S. Song, S. N. Truong, H. S. Mo, D. J. Kim, and K. S. Min, “Dynamic reference scheme with improved read voltage margin for compensating cell-position and back ground-pattern dependencies in pure memristor array,” Journal of Semiconductor Technology and Science, vol.15, No.6, Dec. 2015
[16] S. N. Truong K. V. Pham, W. S. Yang, S. H. Shin, K. Pedrotti, and K. S. Min, “New pulse amplitude modulation for fine tuning of memristor synapses,” Microelectronics Journal, vol. 55, pp. 162-168, 2016
[17] S. N. Truong, S. J. Ham, and K. S. Min “Neuromorphic crossbar circuit with nanoscale filamentary-switching binary memristors for speech recognition,” Nanoscale Research Letters, vol. 9 no. 629, pp. 1-9, Nov. 2014.

BAN BIÊN TẬP

Tổng biên tập
GS.TSKH. Bùi Văn Ga

Phó Tổng biên tập
GS.TS. Trần Văn Nam

Trưởng ban biên tập
PGS.TS. Nguyễn Tấn Hưng

Cơ quan Đại học Đà Nẵng
41 Lê Duẩn, TP Đà Nẵng
Trường Đại học Bách khoa
54 Nguyễn Lương Bằng, Quận Liên Chiểu, TP Đà Nẵng
Trường Đại học Kinh tế
71 - Ngũ Hành Sơn - TP. Đà Nẵng
Trường Đại học Sư phạm
459 Tôn Đức Thắng - Liên Chiểu - Đà Nẵng
Trường Đại học Ngoại ngữ
131 Lương Nhữ Hộc, Đà Nẵng
Trường Đại học Sư phạm kỹ thuật
48 Cao Thắng - Đà Nẵng
Phân hiệu ĐHĐN tại KonTum
129 Phan Đình Phùng, Kon Tum
Khoa công nghệ thông tin và tuyền thông
Hòa Quý - Ngũ Hành Sơn - Đà Nẵng
Khoa Y Dược
Hòa Quý - Ngũ Hành Sơn - Đà Nẵng
Khoa Giáo dục Thể chất
62 Ngô Sỹ Liên, Liên Chiểu, Đà Nẵng
Khoa Quốc tế
41 Lê Duẩn, Đà Nẵng
Viện Nghiên cứu & Đào tạo Việt Anh
158A Lê Lợi
Trung tâm phát triển phần mềm
41 Lê Duẩn, Tp. Đà Nẵng
Trung tâm kiểm định chất lượng giáo dục
41 Lê Duẩn, Tp. Đà Nẵng
Trung tâm ngoại ngữ
131 Lương Nhữ Hộc, Tp Đà Nẵng
Trung tâm nghiên cứu phát triển quản trị và tư vấn doanh nghiệp
71 - Ngũ Hành Sơn - TP. Đà Nẵng
Tổng: 16,669,503