[論文レビュー] Memristive control of mutual SHNO synchronization for neuromorphic computing

Mohammad Zahedinejad, Himanshu Fulara+6 more|arXiv (Cornell University)|Sep 14, 2020

Advanced Memory and Neural Computing参考文献 44被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、スピンホールナノ発振器（SHNO）のメモリスティブゲーティングを提案し、大規模な同期配列における個々の発振器周波数および結合強度の低消費電力で可逆的な調整を可能にする。電圧制御垂直磁気異方性（VCMA）とメモリスティブスイッチングを活用することで、最大28 MHz/Vの周波数調整が達成され、4要素の鎖状配列における相互同期のオン/オフ制御が可能となり、入力、調整、非揮発性メモリが1つのプラットフォームに統合されたスケーラブルなニューロモーフィックコンピューティングに適した仕組みを実現する。

ABSTRACT

Synchronization of large spin Hall nano-oscillators (SHNO) arrays is an appealing approach toward ultra-fast non-conventional computing based on nanoscale coupled oscillator networks. However, for large arrays, interfacing to the network, tuning its individual oscillators, their coupling, and providing built-in memory units for training purposes, remain substantial challenges. Here, we address all these challenges using memristive gating of W/CoFeB/MgO/AlOx based SHNOs. In its high resistance state (HRS), the memristor modulates the perpendicular magnetic anisotropy (PMA) at the CoFeB/MgO interface purely by the applied electric field. In its low resistance state (LRS), and depending on the voltage polarity, the memristor adds/subtracts current to/from the SHNO drive. The operation in both the HRS and LRS affects the SHNO auto-oscillation mode and frequency, which can be tuned up to 28 MHz/V. This tuning allows us to reversibly turn on/off mutual synchronization in chains of four SHNOs. We also demonstrate two individually controlled memristors to tailor both the coupling strength and the frequency of the synchronized state. Memristor gating is therefore an efficient approach to input, tune, and store the state of the SHNO array for any non-conventional computing paradigm, all in one platform.

研究の動機と目的

• 非伝統的コンピューティング向けに、大規模なナノスケール発振器ネットワークにおけるスケーラブルで低消費電力の制御およびメモリ統合の欠如に対処する。
• ボルツマン型アーキテクチャのメモリボトルネックを解消するため、非揮発性メモリをSHNOベースのコンピューティングプラットフォームに直接埋め込む。
• 適応的ネットワーク動作を可能にするために、SHNO発振周波数および結合強度の動的かつ可逆的調整を実現する。
• W/CoFeB/MgO/AlOx SHNOのメモリスティブゲーティングを用いて、入力、調整、状態記憶を統合した統一プラットフォームを実証する。
• エッジおよびニューロモーフィックコンピューティング応用向けに、大規模で整合的かつトレーニング可能な発振器ネットワークへのスケーラブルな道筋を提供する。

提案手法

• 電子線リソグラフィーとイオンビームエッチングを用いて、W/CoFeB/MgO/AlOxを基板とするナノコンstriction構造のSHNOをプロセスした。
• 2 nmのAlOxキャップ層を介してメモリスティブ特性を示すTi/Cuバイレイヤーゲートを統合し、CoFeB/MgO界面における電界制御を可能にした。
• 高抵抗状態（HRS）における電圧制御磁気異方性（VCMA）を活用し、垂直磁気異方性（PMA）を調整することで、SHNO周波数および自己発振モードを制御した。
• メモリスティブの低抵抗状態（LRS）を活用し、電圧の極性に応じてSHNO駆動電流を注入または削除することで、発振振幅および周波数の追加制御を実現した。
• バイアスティ、スペクトラムアナライザー（10 Hz–40 GHz）、およびKeithleyソースメーターを備えたカスタムプローブステーションを用いて、メモリスティブスイッチングおよびSHNO応答を測定した。
• 安定なHRSおよびLRS間のスイッチングを確認するための電圧スイープを実施し、信頼性の高いメモリスティブ動作およびゲート接触の完全性を保証するための電流制限を適用した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 メモリスティブゲーティングは、同期配列におけるSHNO発振周波数および結合強度の動的かつ可逆的調整を可能にするか？
• RQ2 同じメモリスティブゲートが、SHNOネットワークに対して同時に入力、調整、非揮発性メモリを提供できるか？
• RQ3 VCMAとメモリスティブ状態による電流モードが、1つのデバイス内で独立してSHNOダイナミクスを制御できる範囲はどの程度か？
• RQ4 メモリスティブ制御を用いて、マルチ発振器SHNO鎖における相互同期を可逆的にオン/オフにできるか？
• RQ5 メモリスティブの二重機能（HRSでPMAのモード変更、LRSで電流注入）が、スケーラブルで低消費電力なニューロモーフィックコンピューティングを実現する仕組みとしてどのように寄与するか？

主な発見

• 高抵抗状態（HRS）におけるメモリスティブは、電界を介してCoFeB/MgO界面の垂直磁気異方性（PMA）を調整し、最大28 MHz/VのSHNO発振周波数の調整を可能にする。
• 低抵抗状態（LRS）では、電圧の極性に応じてSHNO駆動電流を注入または削除できるため、発振振幅および周波数の追加制御が可能となる。
• 4要素のSHNO鎖における相互同期は、メモリスティブ状態の切り替えによって可逆的にオン/オフにできることが実証され、動的ネットワーク制御が可能であることを示した。
• 独立して制御可能な2つのメモリスティブを用いて、結合強度および同期周波数の両方を微調整できることを実証し、ネットワーク動作に対する細かい制御が可能であることを示した。
• メモリスティブゲーティング手法により、入力、調整、非揮発性メモリが1つのプラットフォームに統合され、外部メモリの必要性が排除され、ボルツマン型ボトルネックが解消された。
• 本システムは、エッジおよびニューロモーフィックコンピューティングに適したスケーラブルで超低消費電力の動作をサポートしており、20 nmノードへの統合の可能性を有する。