OTS switching delay를 활용한 RRAM 기반 발화 지연 뉴로모픽 시냅스 소자 개발

Abstract

인공지능의 발전에 따라 보다 효율적인 연산을 위해 실제 생물 신경망을 모사한 회로의 개발에 연구가 집중되고 있다. 실제 뉴런과 시냅스의 모습을 본 딴 crossbar array 구조가 많이 이용되고 있지만 해당 구조는 실제 뉴런과 다르게 뉴런마다 다른 delay를 줄 수 없다는 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 한계점에 착안하여 뉴런 별로 다른 delay를 부여할 수 있는 새로운 시냅스 회로 구조를 제시하였다. 새로운 시냅스 회로 구조에서는 Ovonic Threshold Switch(OTS)와 Resistive random access memory(RRAM)을 직렬 연결하여 RRAM의 가변저항을 바꾸어 OTS에 인가되는 전압을 바꿈으로써 각 뉴런마다 다른 delay를 부여할 수 있다. OTS와 RRAM을 통합한 소자를 만들기 위해 RRAM과 OTS 단일 소자의 특성 최적화를 진행했다. RRAM은 Switching layer 두께와 compliance current를 조절한 결과 기존 동작 확률 10%, endurance는 94 cycles에서 동작 확률 100%, endurance 1000 cycles 이상으로 크게 성능을 개선할 수 있었다. OTS 소자는 기존 GeSe계 switching layer를 AgGeSe로 바꾼 결과 기존 1-10 ㎲의 delay에서 4.8 ms까지 늘릴 수 있었다. 이는 실제 뉴런의 발화 지연에 상당하는 수치이다. RRAM과 OTS를 통합한 소자를 제작 완료했지만 소자 동작 특성은 확인할 수 없었다. 이를 개선하기 위해서는 etch rate 등 공정의 최적화를 더 진행해야 한다고 판단된다.

With the development of artificial intelligence, research is focused on the development of circuits that mimic real biological neural networks for more efficient calculations. A crossbar array structure modeled after actual neurons and synapses is widely used, but the structure has a limitation in that it cannot give different delays for each neuron, unlike actual neurons. In this study, focusing on these limitations, we proposed a new synaptic circuit structure that can provide different delays for each neuron. In the new synaptic circuit structure, a different delay can be given to each neuron by connecting the OTS and RRAM in series and changing the variable resistance of the RRAM to change the voltage applied to the OTS. In order to create a device that integrates OTS and RRAM, characteristics of a single RRAM and OTS device were optimized. As a result of adjusting the switching layer thickness and compliance current, the performance of RRAM was significantly improved from the existing yield of 10% and endurance of 94 cycles to 100% of yield and endurance of 1000 cycles or more. By changing the existing GeSe-based switching layer to AgGeSe, the OTS device was able to increase the delay from the existing 1-10 μs to 4.8 ms. This is a numerical value corresponding to the firing delay of actual neurons. A device that integrates RRAM and OTS has been manufactured. However, the device turned out to be not working. To solve this matter fabrication process parameters such as etch rate should be identified.