Feng Liu; Stephan Menzel
Poster at International Conference on Neuromorphic Computing and Engineering, Aachen, Germany, 3-6 June 2024
Feng Liu; Stephan Menzel
Poster at International Conference on Neuromorphic Computing and Engineering, Aachen, Germany, 3-6 June 2024
Xianyue Zhao; Kefeng Li; Ziang Chen; Andrea Dellith; Jan Dellith; Uwe Hübner; Christopher Bengel; Feng Liu; Stephan Menzel; Heidemarie Schmidt; Nan Du
Appl. Phys. Lett. 125, 083509 (2024), 21 August 2024
DOI: 10.1063/5.0213396
Xianyue Zhao; Jonas Ruchti; Christoph Frisch; Kefeng Li; Ziang Chen; Stephan Menzel; Rainer Waser; Heidemarie Schmidt; Ilia Polian; Michael Pehl; Nan Du
IEEE Transactions on Nanotechnology, 13 June 2024
Feng Liu; Xianyue Zhao; Ziang Chen; Christopher Bengel; Nan Du; Stephan Menzel
2024 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS), Singapore, 19-22 May 2024
Xianyue Zhao; Kefeng Li; Ziang Chen; Jan Dellith; Andrea Dellith; Marco Diegel; Daniel Blaschke; Stephan Menzel; Ilia Polian; Heidemarie Schmidt; Nan Du
J. Appl. Phys. 135, 135303 (2024), 4 April 2024
DOI: 10.1063/5.0196718
Feng Liu; Xianyue Zhao; Ziang Chen; Christopher Bengel; Nan Du; Stephan Menzel
30th IEEE International Conference on Electronics, Circuits and Systems (ICECS), Istanbul, 4-7 December 2023
Ziang Chen; Xianyue Zhao; Christopher Bengel; Feng Liu; Kefeng Li; Heidemarie Schmidt; Stephan Menzel; Nan Du
Poster at MemriSys 2023, Torino, Italy, 5 - 9 Nov 2023
Christopher Bengel; Feng Liu; Ziang Chen; Xianyue Zhao; Rainer Waser; Heidemarie Schmidt; Nan Du; Stephan Menzel
Neuromorphic Computing and Engineering, 11 October 2023
Xianyue Zhao; Stephan Menzel; Ilia Polian; Heidemarie Schmidt; Nan Du
Nanomaterials, 10 April 2023
DOI: 10.3390/nano13081325
Ziang Chen; Guofu Zhang; Hao Cai; Christopher Bengel; Feng Liu; Xianyue Zhao; Shahar Kvatinsky; Heidemarie Schmidt; Rainer Waser; Stephan Menzel; Nan Du
Front. Electron. Mater, Sec. Semiconducting Materials and Devices, 04 October 2022
Christopher Bengel; Johannes Mohr; Stefan Wiefels; Abhairaj Singh; Anteneh Gebregiorgis; Rajendra Bishnoi; Said Hamdioui; Rainer Waser; Dirk Wouters; Stephan Menzel
Neuromorphic Computing and Engineering, 22 June 2022
Hao Cai; Ziang Chen; Xianyue Zhao; Christopher Bengel; Feng Liu; Heidemarie Schmidt; Stephan Menzel; Nan Du
2022 11th International Conference on Modern Circuits and Systems Technologies (MOCAST), Bremen, Germany, 8-10 June 2022
In der Ära des Internet der Dinge und großer Datenmengen ergeben sich neue Herausforderungen für Rechnerarchitekturen der neuen Generation. Diese müssen eine kosteneffiziente Echtzeitanalyse sehr großer Datenmengen gewährleisten. Nichtflüchtige memristive Bauelemente (Memristoren) zeigen ein hohes Potential für den Einsatz in In-Memory Rechnerarchitekturen bzw. neuronalen Netzen.
In dem Projekt MemDPU soll ein neuartiges Rechenwerk, die Domino Processing Unit (DPU), entwickelt werden, die auf Basis von memristiven Bauelementen eine In-Memory Rechnerarchitektur für das Prozessieren großer Datenmengen realisiert. Dazu werden eine Reihe von In-Memory Logikkonzepten für analog und abrupt schaltende memristive Bauelemente realisiert und miteinander verglichen. Darauf basierend soll schlussendlich eine DPU basiertes Rechenkonzept entwickelt werden. Die Realisierung wird auf Basis von Experimente als auch mit Hilfe von Simulation umgesetzt.
Grundsätzlich lassen sich vier verschiedene memristive Logikansätze auf Basis der physikalischen Ein- und Ausgangsgröße (Input und Output) eines Logikgatters unterscheiden. Die physikalischen Ein-und Ausgangsgrößen sind Widerstand des Memristors (Memristance) und Spannung (Voltage): Dadurch ergeben sich die vier memristiven Logikansätze MIMO, MIVO; VIMO und VIVO. Verschiedene binäre Logikfamilien auf Basis dieser generellen Ansätze sollen sowohl für analoge als auch abrupte memristive Bauelemente untersucht und verglichen. Zusätzlich sollen neuartige ternäre Logikkonzepte erforscht werden, die durch die Multilevel-Eigenschaft der verwendeten memristiven Bauelemente ermöglicht werden.
Basierend auf der Studie der verschiedenen Logikfamilien, wird in einem nächsten Schritt ein DPU Rechenwerk entwickelt, bei dem MIMO Ansätze die Ein- und Ausgangsgatter jeder Anwendung darstellen. Die eigentlich Anwendungsoperation wird mit Hilfe von VIVO Ansätzen realisiert, während MIVO/VIMO Ansätze die MIMO und VIVO Ansätze verknüpfen. Zur Realisierung eines allgemeinen, hocheffizienten DPU Rechenwerks, wird ein allgemeines Synthesewerkzeug design. Dieses Werkzeug erzeugt eine optimierte Spannungsfolge, die an die memristive Speichermatrix angelegt wird, um die geforderte Operation durchzuführen. Das finale Ziel des Projekts ist die Entwicklung eines Demonstrators des DPU Rechenwerks für arithmetische Berechnungen. In Hardware wird ein 4-Bit Demonstrator avisiert, während die Skalierung dieses Konzeptes auf n-Bit auf Basis von Simulationen erfolgen soll.
Die Ziele des MemDPU Projektes erfordern die Zusammenarbeit von Theorie und Experiment. Nan Du hat eine große Erfahrung auf dem Gebiet der Herstellung und Charakterisierung von memristiven Bauelementen und Systemen. Auf der anderen Seite bringt Stephan Menzel vielfältige Vorarbeiten auf dem Bereich der Modellierung und Simulation memristiver Bauelemente und System mit. Dieses komplementäre Wissen adressiert alle relevanten Aspekte um das vorgeschlagenen Projekt umzusetzen.