Leaky Integrate and Fire Neuron by Charge-Discharge Dynamics in Floating-Body MOSFET.
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DOI：
10.1038/s41598-017-07418-y
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发表时间：
2017-08-15
影响因子：
4.6
通讯作者：
Ganguly U
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Dutta S;Kumar V;Shukla A;Mohapatra NR;Ganguly U
神经生物学启发的尖峰神经网络（SNN）可以实现高效的学习和识别任务。为了实现类似于生物学的大规模网络，功率和面积高效的电子神经元是必不可少的。在此之前，我们已经通过物理模拟展示了一种新型的基于n+/p/n+的四端碰撞电离的LIF神经元，该器件具有扩展的栅极（gated-INPN）器件。与传统的模拟电路实现相比，观察到在面积和功率方面的出色改进。在本文中，我们提出并实验证明了一个紧凑的传统的3端部分耗尽（PD）SOI- MOSFET（100 nm的栅极长度），以取代4端栅INPN器件。利用SOI-MOSFET中的碰撞电离（II）引起的浮体效应来捕获LIF神经元的行为，以证明尖峰频率对输入的依赖性。MHz操作实现了与生物学相比有吸引力的硬件加速。总的来说，传统的PD-SOI-CMOS技术实现了超大规模集成（VLSI），这对于生物规模（~1011个基于神经元的）大型神经网络是必不可少的。
Neuro-biology inspired Spiking Neural Network (SNN) enables efficient learning and recognition tasks. To achieve a large scale network akin to biology, a power and area efficient electronic neuron is essential. Earlier, we had demonstrated an LIF neuron by a novel 4-terminal impact ionization based n+/p/n+ with an extended gate (gated-INPN) device by physics simulation. Excellent improvement in area and power compared to conventional analog circuit implementations was observed. In this paper, we propose and experimentally demonstrate a compact conventional 3-terminal partially depleted (PD) SOI- MOSFET (100 nm gate length) to replace the 4-terminal gated-INPN device. Impact ionization (II) induced floating body effect in SOI-MOSFET is used to capture LIF neuron behavior to demonstrate spiking frequency dependence on input. MHz operation enables attractive hardware acceleration compared to biology. Overall, conventional PD-SOI-CMOS technology enables very-large-scale-integration (VLSI) which is essential for biology scale (~1011 neuron based) large neural networks.
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