Resistance level modulation in PCM memory for neuromorphic applications

Modulation des niveaux de résistance dans une mémoire PCM pour des applications neuromorphiques La croissance exponentielle des données au cours des dernières années a entraîné une augmentation significative de la consommation d'énergie, créant ainsi un besoin urgent de technologies de mémoire innovantes pour surmonter les limitations des solutions conventionnelles. Cette inondation de données a entraîné une augmentation prévue de la consommation dans les centres de données, avec une multiplication par quatre des données d'ici 2025 par rapport au volume actuel. Pour relever ce défi, des technologies de mémoire émergentes telles que la RRAM (RAM résistive), la PCM (mémoire à changement de phase) et la MRAM (RAM magnéto-résistive) sont en cours de développement pour offrir une haute densité, des temps d'accès rapides et une non-volatilité, révolutionnant ainsi les solutions de stockage et de mémoire (Molas & Nowak, 2021).Une technique prometteuse pour répondre au besoin de technologies de mémoire innovantes est l'utilisation de la modulation de fréquence pour moduler la résistance dans la PCM, qui est un aspect crucial de son utilisation en informatique neuromorphique. La PCM est une technologie de mémoire non volatile basée sur la transition de phase réversible entre les phases amorphe et cristalline de certains matériaux. La capacité de modifier les niveaux de conductance rend la PCM bien adaptée aux réalisations synaptiques en informatique neuromorphique. La cristallisation progressive du matériau à changement de phase et l'augmentation subséquente de la conductance du dispositif permettent à la PCM d'être utilisée dans des applications neuromorphiques. De plus, des réseaux neuronaux basés sur la mémoire PCM ont été développés, et l'effet de dérive de la résistance dans la PCM a été quantifié, ouvrant de nouvelles voies pour le développement d'accélérateurs neuromorphiques à base de memristors PCM. De plus, la modulation de fréquence a été identifiée comme une technique prometteuse pour moduler la résistance dans la PCM. Cette approche peut être appliquée à la PCM ainsi qu'à la RRAM, et on s'attend à ce qu'elle produise des effets d'apprentissage améliorés dans des réseaux plus complexes utilisant des cellules multi-niveaux (Wang et al., 2011). L'objectif principal de cette thèse est d'explorer des méthodes innovantes pour contrôler les niveaux de résistance dans les dispositifs PCM en mettant l'accent sur leur application dans les systèmes neuromorphiques. La recherche implique une compréhension approfondie des mécanismes sous-jacents aux dispositifs PCM et une identification des paramètres susceptibles d'influencer la fiabilité de ces dispositifs. De plus, la thèse vise à proposer une nouvelle approche pour moduler efficacement les niveaux de résistance dans les dispositifs PCM, contribuant ainsi aux avancées dans ce domaine.