A Compact Artificial Spiking Neuron Using a Sharp-Switching FET With Ultra-Low Energy Consumption Down to 0.45 fJ/Spike

CMOS芯片 人工神经元 人工神经网络 阈值电压 缩放比例 计算机科学 尖峰神经网络 能量(信号处理) 能源消耗 超大规模集成 逻辑门 数学 电压 算法 电气工程 电子工程 拓扑(电路) 物理 人工智能 晶体管 工程类 量子力学 几何学
作者
Yingxin Chen,Kai Xiao,Yajie Qin,Fanyu Liu,Jing Wan
出处
期刊:IEEE Electron Device Letters [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:44 (1): 160-163 被引量:22
标识
DOI:10.1109/led.2022.3219465
摘要

In this article, we first utilize a zero subthreshold swing and zero impact ionization FET (Z2-FET) as an innovative artificial spiking neuron and demonstrate it with CMOS-compatible technology. Owing to the sharp-switching and hysteresis characteristics of Z2-FET, the artificial neuron successfully emulates the key biological neuronal behaviors based on a single device, including threshold-driven spiking and stimulus strength-modulated frequency response. Furthermore, the firing threshold of the neuron is conveniently tuned by the gate voltage, which is helpful in the application of spiking neural networks (SNN). A preliminary endurance up to ${2}\times {10}^{{8}}$ cycles is obtained in the neuron. TCAD simulations further verify the scaling capability of the Z2-FET neuron and its energy consumption is estimated. The results suggest that $\text{Z}^{\vphantom {D^{f}}{2}}$ -FET has great potential for highly compact and energy-efficient artificial spiking neurons.
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