信息时代下海量数据的存储和处理一直是困扰着人们的难题。在此背景下,各种新型存储技术和计算架构被提出并得以不断发展。其中,相变存储器不仅存储性能优异,而且还因其阈值转换及缓变式结晶/非晶化过程而具备模拟生物突触和神经元行为的能力,有望作为神经形态器件以实现类脑计算。然而,目前对相变存储器的神经形态应用研究仍处于初级阶段,存在着器件功能单一且性能不佳等问题。对此,本文提出了一种基于GeGaSb的相变存储器,并系统地对其器件性能、相变机理以及神经形态应用进行研究。本文主要工作如下:首先介绍了GeGaSb薄膜和GeGaSb相变存储器的制备及性能测试结果。原位退火电阻测试结果表明GeGaSb具有高结晶温度和高十年数据保持温度,热稳定性优秀。而电学相关测试结果表明GeGaSb在小脉宽电脉冲作用下存在独特的突变-缓变SET行为,具备相变速度快、电阻开关比大、阻值漂移小、中间阻态数目多且线性度出色等优势。其次对GeGaSb突变-缓变SET行为机理进行研究。通过X射线衍射、透射电子显微镜及X射线能谱分析不同阻态下GeGaSb的晶格结构、结晶程度及元素分布等信息,并由此推测出其SET机理,具体为材料内部结晶通道的产生导致电阻出现突变,而通道结晶程度增大和相分离形成低阻Sb聚集区域的共同作用则引起了后续电阻缓变。最后,通过仿真实现了基于GeGaSb相变存储器的神经形态器件的突触和神经元功能。搭建了基于GeGaSb相变存储器的卷积神经网络模型,并通过仿真完成标准手写数字识别任务以评估器件突触性能。仿真结果显示该神经网络的识别率高达96.0%,而交叉熵损失则低至0.23,说明突触性能良好。此外,设计了基于GeGaSb相变存储器的神经元电路,并通过仿真实现了积分点火功能。而突触和神经元功能在单一器件中的同时实现则为未来搭建全相变神经网络提供了可能。