用于控制量化卷积神经网络中Skyrmion密度与尺寸
材料科学
2023-02-06 v1 介观与纳米尺度物理
应用物理
摘要
Skyrmion 器件展现出高能效和高集成度的数据存储与计算能力。在此，我们展示了在 Ta/IrMn/CoFeB/MgO 薄膜体系中磁 skyrmion 产生与稳定性的实验和微磁研究结果。我们利用偏振磁光克尔效应（MOKE）显微镜并结合微磁研究，考察了 skyrmion 密度和尺寸对磁场的依赖性。研究了拓扑电荷在磁场下随时间的演化，并解释了其转变动力学。此外，考虑到这些 skyrmion 器件的电压控制，我们评估了 skyrmion 尺寸和密度对 Dzyaloshinskii Moriya 相互作用和磁各向异性的依赖关系。我们进一步基于 MOKE 和微磁研究结果提出了一种基于 skyrmion 的突触器件。我们展示了该器件中由自旋轨道转矩控制的、具有高线性和均匀性的离散拓扑电阻态。拓扑电阻的离散特性使其成为在量化神经网络（QNN）中实现权重量化的硬件实现的良好候选。该神经网络在 CIFAR10 数据集上训练和测试，其中器件作为突触实现 87% 的识别准确率，可与理想的基于软件的方法结果相媲美。
引用
@article{arxiv.2302.01390,
title = {Controlling the Skyrmion Density and Size for Quantized Convolutional Neural Networks},
author = {Aijaz H. Lone and Arnab Ganguly and Hanrui Li and Nazek El- Atab and Gobind Das and H. Fariborzi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.01390},
year = {2023}
}
备注
23 Pages