Evaluating the inference performance of a denoising thermodynamic model under wafer-level variation in STTMRAM probabilistic bits
Year: 2026
Type: article
Abstract: 概率生成模型依赖大规模随机采样，传统全晶体管概率节点需在随机数生成、条件概率调制、状态存储与互连之间权衡。为评估晶圆级高势垒自旋转移矩磁随机存储器概率比特用于去噪热力学模型推理的可行性，实测了12英寸晶圆上单比特自旋转移矩隧道结器件的晶圆级变异，并对概率翻转数据进行拟合。统计分析后得到： sigmoid斜率参数β为0.04103mV-1，标准差s为0.00277 mV-1；中点电压V0为685.57 mV，s为34.49mV。在逐器件理想阈值校准条件下，将剩余的β变异映射为去噪热力学模型局域场的增益扰动，演示了在不重新训练且保持模型权重和推理流程不变情景下的生成测试。晶圆实测变异尺度使Free FID由17.48增至17.85，Clamped FID由19.20减至19.13，变化幅度分别为2.12%和-0.36%；变异尺度为2时，两项指标仍接近理想结果，3-4倍变异下开始明显退化，5倍及以上时快速恶化。实验结果说明，当前晶圆级器件变异处于去噪热力学模型无需重新训练即可容忍的范围，这为工艺一致性、校准补偿和系统集成提供了定量边界。
Source: Acta Physica Sinica
Language: English
Subfield: Condensed Matter Physics
Field: Physics and Astronomy
Domain: Physical Sciences
Open Access status: diamond
OpenAlex ID: W7225412280