【摘 要】
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随着人工智能技术的发展和大数据的爆发,大规模神经网络成为了研究热点,这对计算机的算力和功耗提出了严苛的要求。然而随着传统硅基电子器件趋于其物理极限,已经难以通过尺寸微缩带来进一步的性能提升,因此急需发展新型电子器件。忆阻器具有尺寸小、速度快和功耗低的特点,并且凭借单器件存算一体和阵列中运算高度并行两大优势,是人工突触器件的理想实现者,在硬件神经网络搭建中极具应用前景。本论文以三元过渡金属氧化物Sr
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随着人工智能技术的发展和大数据的爆发,大规模神经网络成为了研究热点,这对计算机的算力和功耗提出了严苛的要求。然而随着传统硅基电子器件趋于其物理极限,已经难以通过尺寸微缩带来进一步的性能提升,因此急需发展新型电子器件。忆阻器具有尺寸小、速度快和功耗低的特点,并且凭借单器件存算一体和阵列中运算高度并行两大优势,是人工突触器件的理想实现者,在硬件神经网络搭建中极具应用前景。本论文以三元过渡金属氧化物Sr Ti O3为研究对象,对影响神经网络性能的两项关键参数——器件电导保持性和电导调制线性度进行调控。并探究了忆阻器阵列的制备工艺与阻变性能,主要研究内容如下:在器件保持性方面,基于氧空位导电细丝型的阻变机制,通过制备Pt/Sr Ti O3/Sr Ru O3结构的忆阻器件,实现了多阻态完全非易失性的阻变,并从电输运机制、界面微观结构和阻变物理图像三方面详细阐明了Sr Ru O3底电极中富Sr-O界面层通过限制氧空位的迁移提升器件电导保持性的物理机理。在器件电导调制线性度方面,采用不同沉积参数对器件线性度进行调控,获得了线性良好的Sr Ti O3忆阻器,其电导增加和减小的非线性度仅为0.00008和0.049,并探明了电导调制线性度与薄膜中氧空位浓度相关。在此基础上,将忆阻器性能代入神经网络仿真验证,分析了线性度、学习率和阻态数目等参数在网络训练时的影响规律。在阵列探究方面,提出了基于等离子刻蚀和Al Ox掩膜的两种阵列制备工艺,分析了两者的优势与不足,并对制备的阵列进行了结构表征与阻变性能分析。
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