金属氧化物忆阻器逻辑门特性涨落的研究
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:61604005
- 项目类别:青年科学基金项目
- 资助金额:20.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:F0408.新型信息器件
- 结题年份:2019
- 批准年份:2016
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2017-01-01 至2019-12-31
- 项目参与者:康晋锋; 马文佳; 周正; 赵钰迪; 郝好; 韩润泽;
- 关键词:
项目摘要
Metal oxide based memristor has the potential to perform logic operation and store data on the same devices. It can be used to construct novel computer architecture with unity of memory and computing and vastly mitigate the data transfer between the computing and memory units. Therefore, the von Neumann bottleneck can be broken to increase the speed and energy-efficient of the systems. However, it is difficult to perform complicated compound logic operation by assemble the basic logic operations in metal oxide based memristor due to the variability behavior of logic gate. In this project, to meet the requirement of larger-scale logic circuit in novel computer architecture, the variability of logic gate based on metal oxide based memristor will be investigated and improved to perform complicated compound logic operation. The research content in this project can be summarized as follow: the physical origins and modelling of the variation behavior of logic operations in metal oxide based memristor; the impact of logic gate variability on the logic operation and cascading; the benchmark of logic gate variability for large-scale logic circuit; the method to improve the uniformity of logic gate via process, material, device structure and operation scheme; the design of logic circuit and operation scheme to mitigate the impact of logic gate variability on the logic operation and cascading; the principle and demonstration of complicated compound logic operation in metal oxide based memristor and so on. This project can supply crucial theoretical and technical support for constructing novel computer architecture with unity of memory and computing with metal oxide based memristor.
金属氧化物忆阻器兼备逻辑运算和数据存储的功能,可以构成计算存储一体化的新型计算机系统,极大地减少计算单元和存储单元之间的数据交换,提高系统的速度和能效,突破冯诺依曼瓶颈。然而金属氧化物忆阻器逻辑门特性存在涨落,导致无法利用忆阻器的基本逻辑门实现复杂组合逻辑运算功能。本项目针对计算存储一体化的计算机系统需求,拟研究金属氧化物忆阻器逻辑门特性的涨落,实现复杂组合逻辑运算功能,主要包括:金属氧化物忆阻器逻辑门特性涨落的物理起源和建模;逻辑门特性涨落对逻辑运算和级联的影响;满足大规模逻辑电路需求的逻辑门特性涨落的标准;忆阻器逻辑门特性涨落的工艺、材料、器件结构和操作模式的优化方法;能够抑制逻辑门特性涨落对逻辑运算和级联影响的逻辑电路和运算方法的设计;金属氧化物忆阻器实现复杂组合逻辑运算的原理和演示等。为实现金属氧物化忆阻器逻辑门在计算存储一体化的计算机系统中的应用提供重要的理论和技术基础。
结项摘要
随着物联网技术的兴起,全球的电子设备越来越多,需要处理的数据呈爆炸式增长。然而支撑当前信息处理系统的基石晶体管却面临摩尔定律终结的挑战,这意味无法通过缩小晶体管尺寸来进一步提高计算速度。此外,随着处理数据的增加,传统信息处理系统的冯诺依曼瓶颈越发严重。忆阻器件是一种新型电子元器件,兼备计算和存储的功能,可以实现存算融合、减少数据搬运、降低计算的能耗和时间、突破冯诺依曼瓶颈,是当前集成电路和计算机领域共同关注的前沿热点。本项目针对金属氧化物忆阻器件逻辑运算面临的器件性能波动导致运算错误这一问题展开器件和电路设计及工艺方面的研究。在器件层次,建立了一套用RTN表征器件内部氧空位缺陷数目的方法,揭示了器件内部氧空位缺陷随机产生是造成器件电阻态拖尾的主要物理起因,提出了采用三角波脉冲进行操作来抑制器件电阻态拖尾现象、提高器件一致性的方法,为实现稳健的逻辑运算提供了器件基础。在电路设计方面,提出了一种在1T1R阵列中采用双栅电压进行逻辑操作的方法,利用晶体管补偿器件的涨落,把逻辑操作对器件开关电压涨落的容忍度提高了2.6倍,在1T1R阵列中演示了并行的4位按位“异或”操作。在工艺制备方面,通过采用ALD工艺,严格控制阻变层厚度和薄膜质量均匀一性,制备了一致性较好的忆阻器件阵列,规模大小为32×32,在制备的忆阻阵列上可以演示16种基本布尔代数逻辑运算和加法等算法运算。在本项目的支持下,共发表8篇SCI论文,3篇微电子领域顶级会议IEDM,以及1次邀请报告,申请发明专利5项。本项目的研究成果推动了高能效存内计算芯片的发展,为未来高能效计算芯片的设计提供了基础。
项目成果
期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(3)
专利数量(5)
Insight into Effects of Oxygen Reservoir Layer and Operation Schemes on Data Retention of HfO2-Based RRAM
深入了解储氧层和操作方案对 HfO2 基 RRAM 数据保留的影响
- DOI:10.1109/ted.2019.2928626
- 发表时间:2019
- 期刊:IEEE Transactions on Electron Devices
- 影响因子:3.1
- 作者:Cai Linlin;Chen Wangyong;Zhao Yudi;Liu Xiaoyan;Kang Jinfeng;Zhang Xing;Huang Peng
- 通讯作者:Huang Peng
The Characteristics of Binary Spike-Time-Dependent Plasticity in HfO2-Based RRAM and Applications for Pattern Recognition
HfO2基RRAM中二元尖峰时间依赖性可塑性特征及其在模式识别中的应用
- DOI:--
- 发表时间:2017
- 期刊:Nanoscale Research Letters
- 影响因子:--
- 作者:Zhou Zheng;Liu Chen;Shen Wensheng;Dong Zhen;Chen Zhe;Huang Peng;Liu Lifeng;Liu Xiaoyan;Kang Jinfeng
- 通讯作者:Kang Jinfeng
A Physics-Based Compact Model for CBRAM Retention Behaviors Based on Atom Transport Dynamics and Percolation Theory
基于原子输运动力学和渗流理论的 CBRAM 保留行为的物理紧凑模型
- DOI:10.1109/led.2019.2901754
- 发表时间:2019
- 期刊:IEEE Electron Device Letters
- 影响因子:4.9
- 作者:Zhao Yudi;Huang Peng;Zhou Zheng;Liu Chen;Qin Shengjun;Liu Lifeng;Liu Xiaoyan;Wong H S Philip;Kang Jinfeng
- 通讯作者:Kang Jinfeng
Impacts of State Instability and Retention Failure of Filamentary Analog RRAM on the Performance of Deep Neural Network
丝状模拟 RRAM 的状态不稳定性和保持失效对深度神经网络性能的影响
- DOI:10.1109/ted.2019.2931135
- 发表时间:2019
- 期刊:IEEE Transactions on Electron Devices
- 影响因子:3.1
- 作者:Xiang Yachen;Huang Peng;Zhao Yudi;Zhao Meiran;Gao Bin;Wu Huaqiang;Qian He;Liu Xiaoyan;Kang Jinfeng
- 通讯作者:Kang Jinfeng
Hardware Implementation of Energy Efficient Deep Learning Neural Network Based on Nanoscale Flash Computing Array
基于纳米级闪存计算阵列的节能深度学习神经网络的硬件实现
- DOI:10.1002/admt.201800720
- 发表时间:2019
- 期刊:Advanced Materials Technologies
- 影响因子:6.8
- 作者:Xiang Yachen;Huang Peng;Han Runze;Zhou Zheng;Shu Qingming;Su Zhiqiang;Hu Hong;Liu Lu;Liu Yongbo;Liu Xiaoyan;Kang Jinfeng
- 通讯作者:Kang Jinfeng
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