硅基忆阻器制备及阻变机制研究
随着人工智能的迅速发展，数据信息的爆炸式增长使得数据传输遇到了所谓的“冯·诺伊曼瓶颈”。发展后摩尔时代的新型器件和计算架构已成为突破芯片算力瓶颈技术领域的必然趋势。阻变存储器作为未来一种具有突出优势的非易失性存储材料，它拥有高速读写、低能耗以及高密度集成等卓越性能，可用于模拟人脑的神经形态计算领域，有望在人工智能领域取得重大突破。在大量的忆阻器材料研究中，二维材料因其具有原子层级别的超薄厚度、功耗低、体积小和柔韧性优良等优势，导电细丝可以被限制在有限的原子层区域，原子厚度使具有低工作电压、超低能耗和快速开关速度而成为研究热点。然而制备二维材料通常需要复杂的沉积技术，对于依赖于活性金属导电细丝机制（ElectrochemicalMechanism，ECM）的器件来说，其阻变机制是基于外部离子。这些外部离子的持续进出可能导致电介质薄膜发生改变，甚至造成不可逆的损坏，从而引起电导的波动和漂移。相比之下，考虑到硅基忆阻材料与传统CMOS工艺完全兼容的特性以及由于氮、氧空位的活化能较大，依靠氮、氧离子迁移的本征电阻开关可以表现出更好的兼容性和更好的长期可靠性。因此，本文从本征阻变机制、器件结构、制备工艺和性能调控等多个角度出发，欲制备高性能、多功能的硅基忆阻器，并探究其在神经形态计算领域中的应用。相关研究成果如下： 采用磁控溅射与热蒸发技术制备了Au/SiNx/p++Si结构忆阻器，研究了不同温度下SiNx忆阻器件的电学开关特性，电特性测试结果表明，室温下SiNx介质层缺陷较多，忆阻器电学开关功能随着循环次数增多而逐渐消失，器件进入低阻态很难复位到高阻态。随着温度的升高介质层缺陷得以改善，器件的开关性能随着温度的升高逐渐显著增大。具有明显的电阻开关性能，依据器件电阻开关性能的结果初步研究了器件导电机制是属于氮空位导电细丝型，高阻态与低阻态载流子传输机制符合SCLC机制。 采用电子束热蒸发及光刻技术制备了点阵与垂直交叉点阵Sn/SiOx/p++Si结构忆阻器。基于超薄二维（2D）类非层状非晶态SiOx忆阻器，其介质层来自于自然环境温度下的自然氧化而形成的。这种类似二维材料的忆阻器实现了具有缓变并且稳定的电学开关，基于光刻技术制备的小器件同样具有类似的阻变开关行为。并且基于SiOx器件实现了低开关变异性（3.7%）、纳秒级开关速度（＜15ns）、良好的耐用性（＞106循环）和高保持特性（在85℃时，＞103s）。通过深入X射线光电发射光谱（XPS）分析验证了不同电阻状态下的电阻开关机制，并证实了电阻式开关行为与氧空位在电场下的迁移有关，而Sn电极则充当氧储层。 此外，基于Sn/SiOx/p++Si器件电阻开关低变异性，通过对SiOx器件电导值的连续调节模仿了生物神经突触的突触可塑性（synapticplasticity）行为，实现了突触功能的模拟。通过使用Pycharm编程环境和TensorFlow框架，创建了一个以SiOx忆阻器突触为基础的卷积神经网络。在卷积神经网络仿真中，考虑低达1.3%的差异系数的非理想状态情况下，基于超薄SiOx忆阻器的MNIST图像分类器的仿真结果表明，其识别精度高达98%，显示出其在非层状类二维材料神经网络推理加速器中实现的潜力。
忆阻器;阻变机制;二维结构;硅基材料;氧储层;神经突触
广州大学
硕士
物理电子学
葛军
2023
中文
TN60
2023-08-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）