以大数据、人工智能、物联网、云计算、边缘计算为代表的新兴数字技术飞速发展,对数据的存储和处理提出了前所未有的高要求。现代计算机多采用数据存储和处理相分离以及多级存储的架构,需要数据在不同存储层级和处理器之间不断传输,导致了不可避免地额外功耗和延时,称为“冯·诺依曼瓶颈”。同时,在现代半导体技术发展过程中,处理器和存储器的性能差距越来越大,导致了“存储墙”的问题。这些问题在未来以数据为中心的计算任务中将变得越来越严重,使得大部分的能量和时间被消耗在数据传输而不是计算上。从技术的发展规律来看,很多技术创新都是在这种需求驱动和技术瓶颈同时存在的情况下产生的。为解决上述问题,研究人员一直致力于发展新一代信息存储器件,不仅具备超快的操作速度、低能耗、非易失、高存储密度等优点,还可以原位进行数据的处理,实现存算一体功能。近几年来,在多种新兴存储原理中,基于非易失铁电极化和量子隧穿效应的铁电隧道结存储器备受关注。铁电材料的自发电荷极化方向这一内禀自由度可由外电场调控,从而可以用于非易失信息存储。铁电隧道结因其铁电极化、电阻读取等相关的原理优势,在超快、低功耗、高密度存储等方面表现突出,是发展新一代信息存储器件的重要途径,具有重要的科学意义和应用前景。本论文将以“金属/铁电/半导体”型铁电隧道结为研究对象,对其在信息存储和存算一体中的应用展开了深入地研究。主要内容概述如下:在第一章中,我们介绍了当前新兴存储原理的工作机制和面临的挑战,重点讨论了新型铁电隧道结阻变存储原理及其研究进展,并概述了基于忆阻器的存算一体（神经形态计算和存内逻辑运算）的工作原理和研究进展。在第二章中,利用腐蚀退火法和直接退火法处理SrTiO3和Nb:SrTiO3衬底,得到统一 TiO2终结面的理想表面,为后续的薄膜制备做好准备。基于脉冲激光沉积技术以及反射式高能电子衍射原位监测BaTiO3铁电薄膜的生长情况,制备高质量金属（Ag）/铁电（BaTiO3）/半导体（Nb:SrTiO3）铁电隧道结,并利用扫描透射电镜以及扫描探针显微技术进行铁电隧道结的结构表征及铁电性质研究,为后续铁电隧道结在信息存储和存算一体方面的研究奠定材料基础。在第三章中,基于隧道结能带的设计,探索其对阻变速度、开关比、操作电压等性能的调控规律,设计并制备了高质量Ag/BaTiO3/Nb:SrTiO3（Nb:0.7wt%）铁电隧道结,实现快至600 ps的写入速度,开关比可达～102,且其600 ps的写入速度在高温85℃下依然稳定。此外,写入电流密度仅为4×103A cm-2,比目前其他新兴存储原理低约2-3个量级;一个存储单元可实现32个非易失阻态,即5 bit/cell的信息存储能力。该铁电隧道结非易失存储器具有超快、超低功耗、高密度、长寿命、耐高温等优异特性,是目前综合性能最好的非易失存储器之一。更进一步地,深入讨论了铁电隧道结的超快阻变机制。在第四章中,基于高性能Ag/BTO/NSTO铁电隧道结忆阻器模拟突触的长时程可塑性以及脉冲时序依赖可塑性功能,获得适用于神经形态计算的高性能人工突触器件。针对MNIST图像识别任务,基于监督学习算法,设计并模拟构建全连接人工神经网络。以人工突触器件的实际性能结合计算机程序模拟神经网络学习和推理过程,揭示其性能（写入和读取性能）对神经网络计算结果的影响规律,从而进一步指导人工突触器件的性能优化。此外,选择匹配忆阻器读、写性能的模数转换芯片和数模转换芯片,结合现场可编程门阵列芯片,搭建板级人工神经网络计算系统。在第五章中,提出了一种高效的多比特并行存内逻辑运算方法,并在实验上基于亚纳秒操作速度和多比特非易失存储能力的高性能Ag/BTO/NSTO铁电隧道结忆阻器进行了验证。仅使用一个铁电隧道结忆阻器的4个非易失电阻状态,2-bit并行存内逻辑运算策略可并行执行2个逻辑运算,同时只需要2步操作即可实现16种完备的布尔逻辑功能,并且逻辑运算结果原位保存在忆阻器中。此外,还提出了多编码机制用于提高并行逻辑运算的高效性和灵活性。更进一步地,基于多比特存内逻辑运算方法设计了全新的二进制全加器,与传统的CMOS基全加器相比,不论是器件数量和操作步骤都要少很多,从而提升运算效率。在第六章中,总结了论文的主要研究内容,针对目前研究中需要改进的地方,展望了未来还需要进一步开展的研究。