저전력 인공지능 연산을 위한 RRAM 기반 시냅스 모방 소자 연구

유다교; 남찬혁; 임종호; 김규범; 차미선; 백명현

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저자정보: 유다교 (국립강릉원주대학교) 남찬혁 (국립강릉원주대학교) 임종호 (국립강릉원주대학교) 김규범 (국립강릉원주대학교) 차미선 (국립강릉원주대학교) 백명현 (국립강릉원주대학교)

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집

발행연도: 2024.11

수록면: 49 - 52 (4page)

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Neuromorphic systems are being researched to reduce the high power consumption with GPUs in deep learning computations. Neuromorphic systems using RRAM suffer from the sneak current problem, which can be solved by multilayer RRAM design, contributing to massively parallel computation. In this paper, we assemble TiO2/HfO2 multilayer structures to enhance rectification characteristics and analyze how variations in the work functions of metals affect rectification performance. The fabrication of Rectifying RRAM reduced sneak current in synaptic arrays in neuromorphic systems by 59.83%, enabling accurate massively parallel computation.

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