随着芯片的器件尺寸越来越接近物理极限,摩尔定律正在失效。同时,芯片中信息存储和计算相分离的冯·诺依曼架构限制了数据存储和传输的速度,导致计算系统的能耗过高。而忆阻器具有存算一体、能耗低和类突触功能等特点,可作为神经形态计算芯片的基础器件。特别是忆阻器与互补金属氧化物半导体（CMOS）工艺相兼容,可以大规模集成,这有望为突破冯·诺依曼瓶颈和提升芯片算力提供有效的解决方案。本论文以典型的过渡金属氧化物Ta Ox为忆阻器的阻变层材料,研究了氧化钽基忆阻器及其阵列的性能调控与应用实现,主要研究内容如下:（1）利用磁控溅射与光刻工艺制备了具有交叉结构的氧化钽基忆阻器。该器件表现出自整流的阻变效应,整流比达3×10~3。基于I-V曲线拟合、XPS表征、底部电极对比和文献搜集,分析得出:整流效应源于Ta Ox-Pt界面的肖特基势垒,阻变效应源于肖特基发射机制与氧空位对于界面势垒的调节。基于器件性能,计算得出:其阵列规模可达3574×3574,约1.5 MB。（2）在电预处理后,氧化钽基忆阻器表现出非易失性的阻变效应,阻态保持性达1×10~4 s。阻变过程伴随着气泡的产生,这一般源于氧空位导电细丝的生长和断裂。通过增大限制电流,模拟型阻变会转变为数字型阻变。通过脉冲激励的调控,器件可实现10倍的开关比和35个可区分的电阻态。在非叠加的突触前脉冲和突触后脉冲作用下,器件可实现对脉冲时序依赖可塑性（STDP）的模拟。（3）通过对氧化钽基忆阻器权重更新的机理分析,利用不同脉冲方案调控权重更新。利用三层的神经网络识别手写体数字（0～9）评估权重更新对于识别精度的影响和忆阻器的能耗优势。结果发现,权重更新的线性、范围与对称性对识别精度有着不同的影响规律。在这些调控方案中,神经网络在单侧衰减脉冲方案下的识别精度达94%,与理想情况相近。能耗评估发现,忆阻器能耗是传统计算芯片能耗的2.28‰。（4）在与CMOS工艺相兼容的基础上,设计并制备了氧化钽基忆阻器阵列,对其线阻、电预处理电压、高低阻态的电阻、SET电压和RESET电压等相关性能进行了统计。针对电预处理电压对阵列的破坏,从磁控溅射的氧分压、阻变层厚度等方面对其进行调控。（5）采用先对忆阻器进行电预处理再连接器件的思路,设计并制备了组合式阵列以避免电预处理带来的串扰问题,将其用焊线机封装后与外围电路连接,实现了位置识别的应用。