Abstract:
A redução de escala dos circuitos CMOS tem sido incessantemente explorada durante as últimas décadas para aumentar a densidade de encapsulamento de transistores, tornar os circuitos eletrônicos mais rápidos e diminuir a sua dissipação de potência (TAUR et al., 1997). Isso possibilitou uma grande evolução dos computadores e o surgimento de uma infinidade de aplicações. Entretanto, está se tornando cada vez mais difícil sustentar essa tendência, uma vez que as dimensões dos MOSFETs já se encontram sobre o regime nanométrico (BORKAR et al., 2004; KUHN, 2012). Com a escala de fabricação dos transistores aproximando-se dos limites físicos da atomística e da mecânica quântica, a indústria de semicondutores está enfrentando importantes desafios técnicos, sobretudo em relação à redução da confiabilidade e ao crescimento da dissipação estática de potência e do custo de produção dos circuitos integrados (KIM et al., 2003; CHING-TE et al., 2007; HOEFFLINGER, 2012). Além disso, o próprio progresso científico das arquiteturas computacionais convencionais também tem enfrentado importantes barreiras nos dias de hoje. Em contrapartida, aplicações atuais, como aquelas relacionadas à Big Data e Internet das Coisas (IoT) demandam cada vez mais poder de processamento e capacidade de armazenamento (HAMDIOUI et al., 2017). Para lidar com essa realidade, a exploração de arquiteturas computacionais alternativas baseadas na utilização de tecnologias emergentes, em substituição ou complemento à CMOS, parece ser uma alternativa promissora para o futuro da nanoeletrônica (JABEUR et al., 2014). Dentro do grupo de candidatos com esse perfil, encontram-se os memristores. O nome desse dispositivo é uma contração das palavras "Memory" e "Resistor", em função desse componente se comportar, de certa forma, como um resistor não linear com memória (CHUA, 1971). Dentre as características marcantes desse elemento, podem ser citadas a sua não volatilidade, boa escalabilidade, ausência de correntes de fuga e compatibilidade com a tecnologia CMOS (WASER et al., 2009; YANG et al., 2013). Esse conjunto de características possibilita a exploração dos memristores em diversas aplicações, que incluem memórias não voláteis de alta densidade de integração, circuitos lógicos digitais, circuitos analógicos e até mesmo sistemas neuromórficos. Considerando o potencial dessa tecnologia, uma extensa revisão bibliográfica sobre o tema foi realizada pelo presente trabalho, incluindo a busca por modelos elétricos de simulação para a realização de experimentos práticos com memristores. A partir dessa investigação, o foco da pesquisa foi direcionado para o projeto de sistemas digitais através de duas abordagens distintas: lógica híbrida CMOS/memresistiva e implicação material memresistiva. Em relação à lógica híbrida, propõe-se um somador completo inteiramente não volátil de extra-baixo consumo. No campo de implicação material, trabalha-se com um circuito capaz de minimizar expressivamente o tempo de execução necessário para a síntese de uma função Booleana qualquer através da execução preditiva das implicações. Desse modo, tendo como base trabalhos prévios publicados na literatura, espera-se que o conteúdo desta Dissertação possa trazer contribuições relevantes a essa área de interesse.
The downscaling of CMOS circuits has been unceasingly used in the last decades to achieve higher encapsulation density, faster circuits and lower power consumption (TAUR et al., 1997). This lead to a great evolution of computers and the development of innumerous applications. Unfortunately, it has become harder to sustain this tendency, once the dimensions of the MOSFETs are already under the nanometric regime (BORKAR et al., 2004; CHING-TE et al., 2007; KUHN, 2012). With the transistors approaching the physical limits of atomistic and of quantum mechanics, the industry of semiconductors is facing an enormous technical challenge, especially in relation to the reduction of the reliability and growth of static power dissipation and the cost of production of integrated circuits(KIM et al., 2003; CHING-TE et al., 2007; HOEFFLINGER, 2012). In addition, the very scientific progress of conventional computing architectures has also faced important barriers today. In contrast, current applications such as those related to Big Data and Internet of Things (IoT) demand more and more processing power and storage capacity (HAMDIOUI et al., 2017). To deal with this reality, the exploration of alternative computational architectures based on the use of emerging technologies, replacing or complementing CMOS, seems to be a promising alternative for the future of nanoelectronics (JABEUR et al., 2014). Within the group of candidates with this profile are the memristors. The name of this device is a contraction of the words "Memory" and "Resistor", because this component behaves, in a way, as a nonlinear resistor with memory (CHUA, 1971). Among the outstanding characteristics of this element, we can mention its non-volatility, good scalability, absence of leakage currents and compatibility with CMOS technology (WASER et al., 2009; YANG et al., 2013). This set of features enables the exploration of memristors in a variety of applications, including non-volatile high-density integration memories, digital logic circuits, analog circuits, and even neuromorphic systems. Considering the potential of this technology, an extensive bibliographical review on the subject was carried out by the present work, including the search for electrical simulation models for the realization of practical experiments with memristors. From this research, the focus of the work was directed to the design of digital systems through two distinct approaches: hybrid CMOS / memristive logic and memristive material implication. In relation to the hybrid logic, it is proposed a completely non-volatile full adder of extra-low consumption. In the field of material implication, we worked with a circuit capable of expressively minimizing the execution time required for the synthesis of any Boolean function through the predictive execution of the implications. Thus, based on previous works published in the literature, it is expected that the content of this Dissertation can bring relevant contributions to this area of interest.
