연구 영역
기본 정보
논문·특허
과제
구성원
Article|
인용수 3
·2023
Logic‐Compatible Charge‐Trapping Tunnel Field Effect Transistors for Low‐Power, High‐Accuracy, and Large‐Scale Neuromorphic Systems
Jae Seung Woo, Chae Lin Jung, Ki Ryung Nam, Woo Young Choi
IF 6.8 (2023) Advanced Intelligent Systems
초록

전하-트래핑 터널 전계효과 트랜지스터(CT-TFET)는 실험적으로 시연되었으며, 저전력 대규모 뉴로모픽 응용을 위한 어레이 동작이 논의되었다. CT-TFET는 전하-트래핑 금속–산화물–반도체 전계효과 트랜지스터(CT-MOSFET)와 상보성 금속–산화물–반도체 논리 공정으로 공통 통합(cointegrated)되어, CT-MOSFET에 비해 ≈2,000배 낮은 온 전류(I on )와 ≈3,000배 낮은 오프 전류(I off )를 보이며, 고정밀 대규모 뉴로모픽 시스템에 적합하다. 실험 및 시뮬레이션 결과에 따르면, CT-TFET는 CT-MOSFET의 아날로그 벡터-행렬 곱셈보다 더 정확한 아날로그 벡터-행렬 곱셈을 구현함으로써 CT-MOSFET를 능가하는데, 이는 다음 두 가지 이유 때문이다. 첫째, CT-TFET는 CT-MOSFET에 비해 더 낮은 I on 로 인해 IR 강하가 더 작다. 둘째, 전자는 채널 길이 변조(channel length modulation)가 약하기 때문에 후자보다 IR 강하에 더 강건하다. 예를 들어, CT-MOSFET와 달리 제안된 CT-TFET는 1 Ω 와이어 저항에도 불구하고 가중치 열화가 무시할 만하게 나타난다. CT-TFET 어레이는 CT-MOSFET 어레이에 비해 전력 소비가 ≈700배 낮고 MNIST 분류 정확도가 ≈10% 더 높아, 광범위하고 다양한 뉴로모픽 컴퓨팅 응용에 유망하다.

*본 초록은 AI를 통해 원문을 번역한 내용입니다. 정확한 내용은 하기 원문에서 확인해주세요.

키워드
Neuromorphic engineeringMaterials scienceOptoelectronicsField-effect transistorTransistorThreshold voltageMOSFETUltra low powerElectronic engineeringComputer science
타입
Article
IF / 인용수
6.8 / 3
게재 연도
2023