【摘 要】
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人工智能、物联网和大数据服务的快速发展,使我们的社会在信息处理过程中追求更好的数据利用、高速数据处理和计算能力。现有的串行计算方法已经达到了它的极限。忆阻器与生物突触的结构和功能相似,通过忆阻人工突触器件,构建神经形态计算系统,可以实现高性能计算。本文采用溅射法制备出了基于SiOx和SiOx:Ru的两种单介质层结构忆阻器,具备“模拟型”和免Forming开关特性。此外,还制备了Ru/SiOx:Ru
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人工智能、物联网和大数据服务的快速发展,使我们的社会在信息处理过程中追求更好的数据利用、高速数据处理和计算能力。现有的串行计算方法已经达到了它的极限。忆阻器与生物突触的结构和功能相似,通过忆阻人工突触器件,构建神经形态计算系统,可以实现高性能计算。本文采用溅射法制备出了基于SiOx和SiOx:Ru的两种单介质层结构忆阻器,具备“模拟型”和免Forming开关特性。此外,还制备了Ru/SiOx:Ru/Ti Ox/p++-Si和Ru/SiOx:Ru/Al Ox/p++-Si两种双介质层结构忆阻器,在获得优良器件阻变性能基础上,系统、深入研究了这两种忆阻器件的多项忆阻突触性能。本文取得的主要研究成果如下。1.单介质层结构的Ru/SiOx/p++-Si忆阻器件有明显的Forming现象,完成Forming以后,具有缓慢的置位和复位过程,是一种模拟型忆阻器,开关比能够达到150左右。器件的性能与介质层厚度和含氧量有关,30nm左右介质层厚度器件的高阻态电流随着含氧量增加而增大。2.在Ru/SiOx/p++-Si忆阻器基础上,通过在介质层SiOx中掺杂金属Ru,得到Ru/SiOx:Ru/p++-Si忆阻器,能够消除Forming现象,保持器件缓变的置位和复位过程,减小功耗,提高器件工作稳定性且能够在不同限制电流下进行调控。但是,SiOx介质层中金属Ru的掺杂,将导致忆阻器介质层整体电阻减小,使高阻态电流增大,从而减小器件的开关比。3.在Ru/SiOx:Ru/p++-Si忆阻器的基础上,插入Ti Ox作为第二阻变层,可获得双介质层结构的Ru/SiOx:Ru/Ti Ox/p++-Si忆阻器,工作重复稳定性好,开关比明显提高,是一种良好的模拟型忆阻器。该器件能够实现突触权重的多级增强和抑制往返连续调控,还能实现短/长时可塑性、多级记忆行为等多种突触功能。4.在Ru/SiOx:Ru/p++-Si忆阻器的基础上,插入Al Ox作为第二阻变层,可获得双介质层结构的Ru/SiOx:Ru/Al Ox/p++-Si忆阻器,开关比保持在10~2数量级,开关一致性好,同样是良好的模拟型忆阻器。该器件能够同样能实现突触权重的多级增强和抑制,具有典型的双脉冲易化特性,具备更优的短/长时突触可塑性和多级记忆效应,以及脉冲幅度、脉冲宽度、脉冲频率依赖可塑性。
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