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內(nèi)容簡(jiǎn)介

隨著人工智能（AI）和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）的快速發(fā)展與深度融合，AIoT已成為備受關(guān)注的新興技術(shù)，悄然改變著人們的日常生活。然而，數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng)對(duì)AIoT系統(tǒng)的信息存儲(chǔ)和處理能力提出了挑戰(zhàn)。易失性閾值轉(zhuǎn)變憶阻器作為一種新興的納米器件，具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、低功耗、易集成，以及與CMOS工藝兼容等優(yōu)勢(shì)，被廣泛應(yīng)用于選通管、人工神經(jīng)元、真隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生（TRNG）等領(lǐng)域，有助于高密度存儲(chǔ)和高能效計(jì)算的硬件實(shí)現(xiàn)，推動(dòng)AIoT技術(shù)的發(fā)展。

圖1. 面向AIoT系統(tǒng)中數(shù)據(jù)與信息的采集、存儲(chǔ)、處理以及傳輸，易失性閾值轉(zhuǎn)變器件的具體應(yīng)用場(chǎng)景：痛覺(jué)感知器/人工感知神經(jīng)元、選通管、脈沖人工神經(jīng)元、TRNG等。

近日，華中科技大學(xué)李祎副教授、繆向水教授團(tuán)隊(duì)對(duì)近年來(lái)易失性閾值轉(zhuǎn)變憶阻器的研究進(jìn)展進(jìn)行了系統(tǒng)性的概述與總結(jié)。主要包括：

（一）易失性憶阻器的分類(lèi)與物理機(jī)制。依據(jù)器件阻變機(jī)理，可以將易失性憶阻器分為金屬導(dǎo)電細(xì)絲型、OTS型和MIT型三類(lèi)，并對(duì)三類(lèi)器件的材料、結(jié)構(gòu)、性能、機(jī)理進(jìn)行了詳細(xì)介紹。

圖2.三種易失性閾值轉(zhuǎn)變器件：金屬導(dǎo)電細(xì)絲型、OTS和MIT。

（二）面向AIoT系統(tǒng)中數(shù)據(jù)與信息的采集（傳感）、存儲(chǔ)、處理（計(jì)算）和傳輸安全，詳細(xì)分析了易失性閾值轉(zhuǎn)變憶阻器的應(yīng)用場(chǎng)景，具體包括：

1) 選通管（Selector）。為了抑制交叉存儲(chǔ)陣列的漏電流問(wèn)題，往往引入選通管與存儲(chǔ)單元集成設(shè)計(jì)。相比于非易失性器件，易失性憶阻器作為選通管時(shí)，不需要額外的復(fù)位操作，簡(jiǎn)化了外圍電路的設(shè)計(jì)，有助于存儲(chǔ)芯片的高密度集成；

2) 硬件安全（Hardware Security）。由于易失性憶阻器的本征隨機(jī)特性，比如Vth的波動(dòng)性，使其可以作為熵源，用于物聯(lián)網(wǎng)安全驗(yàn)證的真隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生器（TRNG），以及物理硬件的唯一特征指紋——物理不可克隆函數(shù)（PUF）；

3) 人工神經(jīng)元（Artificial Neurons）。易失性憶阻器與生物神經(jīng)元有極大的相似性，可以極其忠實(shí)的模擬生物神經(jīng)元的功能，比如全或無(wú)（all-or-nothing）、閾值激發(fā)、不應(yīng)期等；

4) 人工感知器。易失性憶阻器可以與其他器件串聯(lián)，用于人工感知器，比如痛覺(jué)感知器，可以對(duì)外部的刺激信號(hào)（光、聲、電、壓力等）進(jìn)行收集與傳遞；

5) 其他方面的應(yīng)用。易失性憶阻器還可以應(yīng)用于超陡亞閾值擺幅晶體管（Steep Subthreshold Slope Transistor）、邏輯器件等。

最后，針對(duì)不同的應(yīng)用場(chǎng)景，對(duì)易失性憶阻器的性能特點(diǎn)進(jìn)行了總結(jié)，并提出可行的性能優(yōu)化方向。同時(shí)，對(duì)其應(yīng)用場(chǎng)景的發(fā)展進(jìn)行了總結(jié)與展望。

圖3. 三類(lèi)易失性閾值轉(zhuǎn)變器件的性能特點(diǎn)與比較。

該文章以題為“Volatile threshold switching memristor: An emerging enabler in the AIoT era”發(fā)表在Journal of Semiconductor上。

審核編輯 ：李倩