A Study on the Multi-level RRAM behavior of TaOx and TiOx devices
저자
Arman Kadyrov ; Jungho Bae(배정호) ; Youngsu Choi(최용수) ; Batyrbek Alimkhanuli ; Gihwan Hyun(현기환) ; Hyeyoon Ryu(유혜윤) ; Kyesan Lee(이계산) ; Seunghyun Lee(이승현)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2021
작성언어
English
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
463-464(2쪽)
제공처
Artificial Intelligence (AI) has achieved a lot of breakthroughs in recent years. The areas include but are not limited to face and speech recognition, machine translation, classification, etc. To carry out the AI tasks, Deep Neural Networks (DNNs) are trained in software using significant amounts of datasets. To improve the efficiency of these networks novel processing methods in the category of analog memory and computations in non-von Neumann architectures have been under development. Among the modern concepts for accelerating a neural network, few emerging technologies attract special attention, namely phase-change memory (PCM) and resistive-switching random access memory (RRAM). PCM and RRAM facilitate the ability to store multiple states in a single cell, which is necessary for the precise measurements during the update of synaptic weights with analog behavior. This study is aiming to compare the behaviors of two different RRAM structures. One of them is using titanium oxide as an active layer and the second one is using tantalum oxide. As a result of the comparative advantages of the tantalum oxide have been highlighted.
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