【摘 要】
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近年来,人们的生活方式很大程度上依赖于电子产品指数级别增长的计算和存储能力,从历史上看,器件尺寸的缩小驱动了先进的计算能力,同时也增加了功耗。随着摩尔定律的失效,进一步减小器件尺寸成为一大难题,忆阻器作为一种高速、低功耗、易集成,且与CMOS（Complementary Metal–Oxide–Semiconductor）工艺兼容的器件,成为下一代高密度存储和高性能计算的候选者。同时其具备的电子突
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近年来,人们的生活方式很大程度上依赖于电子产品指数级别增长的计算和存储能力,从历史上看,器件尺寸的缩小驱动了先进的计算能力,同时也增加了功耗。随着摩尔定律的失效,进一步减小器件尺寸成为一大难题,忆阻器作为一种高速、低功耗、易集成,且与CMOS（Complementary Metal–Oxide–Semiconductor）工艺兼容的器件,成为下一代高密度存储和高性能计算的候选者。同时其具备的电子突触和神经形态计算功能,可以作为未来非冯·诺依曼架构体系的核心器件。本文基于氧化铪忆阻器及氧化镓叠层器件,探究了其基本阻变特性、多值特性和突触特性,并基于其特性建模,实现了生物工作记忆的功能与脉冲神经网络的无监督学习。主要研究内容如下:（1）研究了Al/TiN/HfO2/Ti N/Al器件的直流扫描特性,不同的限制电流对耐疲劳特性的影响,以及器件的保持特性、转换速度。研究了器件阻变层厚度、电极大小、电极材料对窗口值、操作电压、良率的影响。结果表明对称结构的氧化铪器件的操作电压分布较为集中。限制电流较大会降低器件的耐疲劳特性,而较小会使得窗口值减小。固定电压幅值的情况下,器件的转换速度达到百纳秒级别。不同厚度氧化铪阻变层和不同的顶电极材料对器件的良率、操作电压和窗口值都有影响,Cu为顶电极时窗口值最大,而W为顶电极时操作电压最小。（2）在Al/TiN/HfO2/Ti N/Al单层阻变材料器件的基础上,增加了Ga2O3阻变层,形成Al/Ti N/Hf O2/Ga2O3/Ti N/Al叠层器件,研究了叠层器件的基本直流扫描特性、耐疲劳特性和保持特性,并研究了叠层器件的多值特性。结果表明加入氧化镓阻变层后器件的操作电压变大,窗口值减小。叠层器件在脉冲个数调制和脉冲幅值调制下都表现出多值特性,在两种调制方式中,都能找出12个互不重叠的阻态,并且能够很好的保持。（3）基于Al/TiN/HfO2/Ga2O3/Ti N/Al叠层器件,实现了器件的突触可塑性和易失性电导特性。结果表明器件的双脉冲易化程度与脉冲间隔关系密切,当脉冲间隔较大时,双脉冲易化现象减弱。退火后的叠层器件的电导易失性表现与遗忘特性曲线接近。对传统二值忆阻器模型进行改进,实现了基于氧化铪氧化镓叠层器件的阈值特性与电导易失特性模型。并使用这种特性的忆阻器仿真实现了生物工作记忆的功能,仿真结果与真实结果较为接近。（4）对脉冲神经网络的三种常见神经元进行建模并仿真,接着基于LIF（Leaky Integrate-and-Fire）神经元模型与具有STDP（Spike-Timing-Dependent Plasticity）特性的叠层器件作为突触模型搭建脉冲神经网络（Spiking Neural Network,SNN）。网络能够很好的完成无监督学习,并以MNIST手写数据集检验网络的学习能力。同时改变网络的参数,模拟真实映射时器件的不一致性或失效带来的波动,来验证网络的鲁棒性。最后描述了忆阻器的读写电路、限流电路,以及映射电路系统,并最终在脉冲神经网络上实现了三分类,达到了88%的准确率。
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