Поточечная запись информации в резисторную матрицу
Аннотация
Для большой резисторной матрицы типа кроссбарр локальная запись информации в выбранный резистор (то есть изменение проводимости этого резистора) сталкивается с трудностями, связанными с ограниченным числом управляющих сигналов – напряжений на проводниках структуры. Поскольку число проводников значительно меньше числа резисторов, при подаче напряжения на целевой резистор, возникают напряжения на многих нецелевых резисторах. Соответствующие изменения проводимостей нецелевых резисторов необходимо компенсировать. В работе рассмотрена процедура записи с использованием высокочастотных гармонических сигналов и с управлением адресации с помощью варьирования сопротивлений резисторов подключения. На основе анализа с использованием модели простого резисторного элемента показана возможность точечной записи информации в резисторную матрицу, то есть локального изменения матрицы проводимостей. Обсуждаются условия, обеспечивающие выполнимость и удобство такой процедуры.
Ключевые слова
переменный резистор,
высокочастотный сигнал,
резисторная матрица,
матрица проводимостей,
поточечная запись
При поддержке: Работа выполнена в рамках государственного задания ФГУ ФНЦ НИИСИ РАН по теме № FNEF-2024-0001 "Создание и реализация доверенных систем искусственного интеллекта, основанных на новых математических и алгоритмических методах, моделях быстрых вычислений, реализуемых на отечественных вычислительных системах" (1023032100070-3-1.2.1).
Об авторах
В. Б. Котов
НИЦ «Курчатовский институт» – НИИСИ
Россия
Россия
Москва
Г. А. Бесхлебнова
НИЦ «Курчатовский институт» – НИИСИ
Россия
Россия
Москва
Список литературы
1. 2015.Adamatzky A., Chua L. Memristor Networks. Springer International Publishing (2014).
2. Advances in Memristors, Memristive Devices and Systems. /Edited by S. Vaidyanathan and C. Volos. Springer In-ternational Publishing AG (2017).
3. Kim S. Ju, Kim S., Jang H.W. Competing memristors for brain-inspired computing. iScience 24, 101889, Janu-ary 22, 2021.
4. Kotov V.B., Beskhlebnova G.A. Specifics of Crossbar Resistor Arrays. //B. Kryzhanovsky et al. (Eds.). Ad-vances in Neural Computation, Machine Learning, and Cognitive Research VI (NEUROINFORMATICS 2022). Studies in Computational Intelligence. Vol. 1064. Cham: Springer. 2023. PP. 292–304. https://doi.org/10.1007/978-3-031-19032-2_31.
5. Kotov V.B., Beskhlebnova G.A. Generation of the Conductivity Matrix. //B. Kryzhanovsky et al. (Eds.). Advances in Neural Computation, Machine Learning, and Cognitive Research V (NEUROINFORMATICS 2021). Studies in Computational Intelligence. Vol. 1008. Cham: Springer. 2022. PP. 276-284.
6. Beskhlebnova G.A., Kotov V.B. The Variable Resistor Under a High-Frequency Signal. //B. Kryzhanovsky et al. (Eds.). Advances in Neural Computation, Machine Learning, and Cognitive Research VII (NEUROINFORMATICS 2023). Studies in Computational Intelligence. Vol. 1120. Springer Nature Switzerland AG. 2023. PP. 257–266. https://doi.org/10.1007/978-3-031-44865-2_28.
7. Kotov V.B., Beskhlebnova G.A. Use of High-Frequency Signals to Generate a Conductivity Matrix //B. Kryzhanovsky et al. (Eds.). Advances in Neural Computation, Machine Learning, and Cognitive Research VIII (NEU-ROINFORMATICS 2024). Studies in Computational Intelligence. Cham: Springer. 2024 (to be published).
8. Kotov V.B., Yudkin F.A. Modeling and Characterization of Resistor Elements for Neuromorphic Systems. Op-tical Memory and Neural Networks (Information Optics). 2019, v.28, No.4, P. 271-282.
9. Surazhevsky I.A. at all. Noise-assisted persistence and recovery of memory state in a memristive spiking neuromorphic network.Chaos, Solitons and Fractals. 146 (2021). 110890.
10. Kotov V.B., Pushkareva M.M. The Bidirectional Variable Resistor Model. //B. Kryzhanovsky et al. (Eds.). Ad-vances in Neural Computation, Machine Learning, and Cognitive Research V (NEUROINFORMATICS 2021). Studies in Computational Intelligence. Vol. 1008. Cham: Springer. 2022. P. 177-186.
Рецензия
Для цитирования:
Котов В.Б., Бесхлебнова Г.А. Поточечная запись информации в резисторную матрицу. Труды НИИСИ. 2024;14(4):33-40.
For citation:
Kotov V.B., Beskhlebnova G.A. Local Point Recording of Information into a Crossbar Resistor Array. SRISA Proceedings. 2024;14(4):33-40. (In Russ.)
Просмотров:
17
Послать статью по эл. почте 