Multistate Compound Magnetic Tunnel Junction Synapses for Digital Recognition

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作者
Anuj Kumar,Dennis Jing Xiong Lin,Debasis Das,Lisen Huang,Sherry Lee Koon Yap,Hui Ru Tan,Hang Khume Tan,Royston J. J. Lim,Yeow Teck Toh,Shaohai Chen,Sze Ter Lim,Xuanyao Fong,Pin Ho
出处
期刊:ACS Applied Materials & Interfaces [American Chemical Society]
卷期号:16 (8): 10335-10343 被引量:5
标识
DOI:10.1021/acsami.3c17195
摘要

The quest to mimic the multistate synapses for bioinspired computing has triggered nascent research that leverages the well-established magnetic tunnel junction (MTJ) technology. Early works on the spin transfer torque MTJ-based artificial neural network (ANN) are susceptible to poor thermal reliability, high latency, and high critical current densities. Meanwhile, work on spin–orbit torque (SOT) MTJ-based ANN mainly utilized domain wall motion, which yields negligibly small readout signals differentiating consecutive states and has designs that are incompatible with technological scale-up. Here, we propose a multistate device concept built upon a compound MTJ consisting of multiple SOT-MTJs (number of MTJs, n = 1–4) on a shared write channel, mimicking the spin-based ANN. The n + 1 resistance states representing varying synaptic weights can be tuned by varying the voltage pulses (±1.5–1.8 V), pulse duration (100–300 ns), and applied in-plane fields (5.5–10.5 mT). A large TMR difference of more than 13.6% is observed between two consecutive states for the 4-cell compound MTJ, a 4-fold improvement from reported state-of-the-art spin-based synaptic devices. The ANN built upon the compound MTJ shows high learning accuracy for digital recognition tasks with incremental states and retraining, achieving test accuracy as high as 95.75% in the 4-cell compound MTJ. These results provide an industry-compatible platform to integrate these multistate SOT-MTJ synapses directly into neuromorphic architecture for in-memory and unconventional computing applications.
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