dc.contributor.advisor | Qaiumzadeh, Alireza | |
dc.contributor.author | Austefjord, Johannes Wiger | |
dc.date.accessioned | 2022-09-01T17:21:09Z | |
dc.date.available | 2022-09-01T17:21:09Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier | no.ntnu:inspera:115383357:36690053 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11250/3015246 | |
dc.description.abstract | Ettersom størrelsen på transistorer begynner å tilsvare utstrekningen til et par atomer, blir det stadig vanskeligere å holde tritt med Moore's lov. Samtidig forskes det på nye metoder for mer energieffektiv maskinvare. Krysningen mellom analog og nevromorf prosessering gir muligheter til å utløse en overgang til et nytt regime innen datateknologi, med datamaskiner som er spesialisert til å løse spesifikke oppgaver. I denne masteroppgaven vil numeriske mikromagnetiske simuleringer av et antiferromagnetisk og isolerende impulsnevron gi innblikk i det som kan bli en ny prosesseringsenhet. Dette er med den hensikt i å overgå metalliske og ferromagnetiske tilsvarende impulsnevron når det gjelder hastighet og energiforbruk. Nevronene er designet for å etterligne funksjonaliteten til lekkende integrer-og-fyr nevroner. To forskjellige versjoner av nevronet vil bli foreslått og sammenlignet. Det antiferromagnetiske impulsnevronet er et forslag på hvordan anvendt spintronikk kan gi energieffektive datamaskiner som er spesialisert til å løse konkrete og krevende oppgaver. Tilstanden til det foreslåtte nevronet er kodet inn i posisjonen til en magnetisk domenevegg som kontrolleres av spinnbølger og spenningskontrollert magnetisk anisotropi. Simuleringene vil vise at impulsnevronet i prinsippet kan operere på en picosekund tidsskala. Videre indikerer resultatene at nevronet kan ha et energiforbruk på rundt 100 aJ per impuls. | |
dc.description.abstract | As the size of transistors begins to reach the extent of a couple of atoms, keeping up with Moore's law has become increasingly difficult. Furthermore, new methods of computing are pursued by researchers in the quest for more energy-efficient hardware. The intersection between analog and neuromorphic computing is one candidate to spark a transition into a new computing regime with specialized hardware for specific tasks. In this thesis, numerical micro-magnetic simulations of an antiferromagnetic and insulating spiking neuron yield a proof-of-concept for a new computing unit, that seeks to overcome equivalent metallic and ferromagnetic neurons in terms of speed and energy consumption. The spiking neuron could be a part of a hardware realization of a neural network. The neurons are set up to mimic the behavior of leaky integrate-and-fire neurons. Two different versions of the neuron will be given, and they will be compared in detail. The proposed spiking neuron is a new way of envisioning how applied spintronics can yield energy-efficient specialized computing hardware. The state of the proposed neuron is coded into the position of a magnetic domain wall, which can be controlled by exciting spin waves in the antiferromagnet and a voltage-controlled magnetic anisotropy. The simulations will show that in principle a spiking neuron that operates at pico-second time scale is possible. Furthermore, results indicate that the neurons could potentially operate at an energy consumption of approximately 100 aJ per spike. | |
dc.language | eng | |
dc.publisher | NTNU | |
dc.title | An antiferromagnetic and insulating leaky integrate-and-fire neuron and its application | |
dc.type | Master thesis | |