eprintid: 17129 rev_number: 20 eprint_status: archive userid: 1265 dir: disk0/00/01/71/29 datestamp: 2014-07-11 09:39:19 lastmod: 2014-09-02 15:05:01 status_changed: 2014-07-11 09:39:19 type: doctoralThesis metadata_visibility: show creators_name: Hock, Matthias title: Modern Semiconductor Technologies for Neuromorphic Hardware title_de: Moderne Halbleiter-Technologien fur Neuromorphe Hardware subjects: ddc-004 subjects: ddc-500 subjects: ddc-530 subjects: ddc-600 divisions: i-130700 adv_faculty: af-13 keywords: neuromorphic hardware, semiconductor technology, analog dynamic memory, dual port SRAM cterms_swd: Hardware cterms_swd: Elektronik cterms_swd: Hirnforschung abstract: Neuromorphic hardware is a promising tool for neuroscience and technological applications. This thesis addresses the question to what extent such systems can benefit from advances in CMOS scaling using the existing BrainScales Hardware System as a reference. A 65 nm process technology was selected and basic characteristics were evaluated using prototype chips. A system providing a large number of programmable voltage and current sources, based on capacitive storage cells, was developed. A novel scheme for refreshing the cells is presented. This system has been characterized in silicon. Two components required in a concept for synapse implementation, consisting of primarily digital circuits, were developed and tested in a prototype chip. One is an orthogonal dual-port SRAM with a specialized structure where every 8 bit word stored in the memory can be accessed by a single operation from either port. The second is an 8 bit current DAC which is used for generating postsynaptic events. Finally the analog neuron implementation from the existing system was transfered to the 65 nm process technology using thick-oxide transistors. Simulations suggest that comparable performance can be achieved. In conclusion, modern process technologies will contribute to successful realization of large-scale neuromorphic hardware systems. abstract_translated_text: Neuromorphe Hardware ist ein vielversprechender Ansatz für neurowissenschaftliche und technische Anwendungen. Diese Arbeit behandelt die Frage, in welchem Umfang solche Systeme von Fortschritten in der CMOS Technologie profitieren können. Eine 65 nm Prozess-Technologie wurde ausgewählt und wesentliche Eigenschaften mit Hilfe von Prototypen-Chips untersucht. Ein System welches große Zahlen an programmierbaren Spannungs- und Stromquellen, basierend auf kapazitiven Speicherzellen, bereitstellen kann wurde entwickelt. Ein neuartiges Verfahren für das Auffrischen der Zellen wird vorgestellt. Das System wurde in silico getestet. Zwei Komponenten die für die Realisierung eines Synapsenkonzepts, basierend auf vorwiegend digitalen Schaltungen, benötigt werden wurden entwickelt. Eine davon ist ein orthogonaler dual-port SRAM mit einer speziellen Struktur, die es erlaubt, auf jede 8 bit Einheit mit einem einzelnen Speicherzugriff von jedem der beiden Ports zuzugreifen. Die zweite ist ein 8 bit Strom DAC, der für das Generieren von postsynaptischen Aktionspotentialen benötigt wird. Abschließend wurde die Neuron-Schaltung des existierenden Systems mit Hilfe von thick-oxide Transistoren in die 65 nm Prozess Technologie übertragen. Simulationen zeigen, dass vergleichbares Verhalten erreicht werden kann. Moderne Prozess-Technologien werden zur erfolgreichen Umsetzung von groß-skaligen neuromorphen Hardware Systemen beitragen. abstract_translated_lang: ger date: 2014 id_scheme: DOI id_number: 10.11588/heidok.00017129 fp7_project_id: 269921 ppn_swb: 1658983548 own_urn: urn:nbn:de:bsz:16-heidok-171299 date_accepted: 2014-07-02 advisor: HASH(0x561a628f8250) language: eng bibsort: HOCKMATTHIMODERNSEMI2014 full_text_status: public citation: Hock, Matthias (2014) Modern Semiconductor Technologies for Neuromorphic Hardware. [Dissertation] document_url: https://archiv.ub.uni-heidelberg.de/volltextserver/17129/1/Dissertation_Matthias_Hock.pdf