忆阻器阵列，忆阻器的应用前景

很多朋友对忆阻器阵列，忆阻器的应用前景不是很了解，每日小编刚好整理了这方面的知识，今天就来带大家一探究竟。

随着信息社会的发展，人类社会产生的信息总量开始爆炸式增长，给数据传输、存储、分析和安全带来了各种挑战。存储-操作集成技术已经被提出来解决大量的操作问题，在各种方法中，memoristor被认为是最有前途的方向之一。

1971年，蔡少棠教授首次提出了这一概念。他发现，把电荷、磁通量、电流、电压这四个变量成对组合起来，可以得到六个关系式，分别对应已知的电阻、电容、电感等无源器件。但在这些关系中，只有电荷和磁通量的关系不清楚，于是他根据这个分析预言了第四种无源器件的存在，并将其命名为忆阻器。图1四种基本双端电路元件[1]

2008年，惠普实验室首次观测到相关现象，证明了蔡提出的忆阻器的存在。

团队在研究二氧化钛器件时发现，随着器件两端电场强度的变化，通过理论分析和物理建模，器件呈现的电流特性曲线。惠普团队将其原理总结如下：器件分为掺杂和未掺杂两部分。当器件施加正电场时，氧离子会被电场吸收，留下氧空位，提高器件的导电性，增加电流；另一方面，当施加负电场时，氧离子返回掺杂侧填充氧空位，导致器件导电性差，电阻小。

图2忆阻器的物理模型和电流-电压曲线[1]

随着器件制造技术的不断进步，忆阻器的各种分支也得到了广泛的发展，可分为铁电忆阻器、相变忆阻器、磁控忆阻器、阻性忆阻器等。铁电忆阻器是基于铁电器件的畴反转；相变忆阻器基于材料物理结构变化引起的电阻变化；磁性忆阻器基于磁畴的反转；阻性忆阻器是基于材料内部导电细丝的形成程度引起电阻的变化。

在忆阻器的应用中，也有不同的分支，可分为模拟型和数字型。基于模拟特性的忆阻器电路是利用器件电阻在不同条件下的渐变性，以施加的电压为输入变量，以器件本身的电阻为神经元权值，再利用矩阵特性实现乘除运算和更复杂的神经网络。

使用了基于数字特性的忆阻器电路，使得忆阻器在组成存储阵列的同时完成一定的逻辑运算，从而减少了处理器从存储单元携带数据进行计算并最终保存回存储单元的过程。这两种方法各有利弊，但都将是突破存储墙瓶颈、解决功耗问题的可行方法。

基于忆阻器的存储器属于非易失性存储器，类似于FLASH等。相对于传统的易失性存储器，如SRAM、DRAM等，具有保持时间长，断电不丢失数据的优点。与FLASH等非易失性存储器相比，忆阻器的读写速度更快，读写功耗更低。在忆阻器的主要类型中，MRAM在存储可靠性方面有很大优势，但其缺点是制备材料中涉及磁性物质，制备工艺难以与CMOS兼容。

与MRAM类似，PCRAM也受到工艺问题的限制，发展方向更倾向于与闪存竞争。RRAM在技术上有天然优势，读写速度快，功耗低，有望取代SRAM。然而，由于器件的翻转机制，它在可靠性上不能满足要求。

基于忆阻器的芯片被认为在人工智能推理、边缘计算、物联网设备等方面具有巨大潜力。国外芯片巨头早已开始布局忆阻器。在PCRAM方面，英特尔和意法半导体的合资公司Numonyx在2010年推出了128M PCRAM内存芯片Omneo P5Q。该公司仍然是该领域的领导者，并致力于推动相变存储器在嵌入式系统中的更广泛应用。

MRAM方面，飞思卡尔在2006年生产了4Mb MRAM芯片，此后英特尔、三星、海力士等各大公司纷纷加速布局。2014年，东芝在一次国际会议上宣布，使用MRAM代替SRAM可以降低60%的功耗。2017年，海力士将MRAM的存储容量提升至4GB。2022年，三星展示了首个基于MRAM的AI平台，手写数字识别准确率达到98%，这意味着忆阻器成功进入低功耗人工智能芯片领域。

近年来，国内很多公司都进入了忆阻器领域。目前国内深耕忆阻器的公司有：朱彝科技成立于2020年，是国内唯一能够自主设计和量产基于ReRAM的全数字存储和计算的大型AI芯片公司。基于ReRAM，朱彝科技实现了从IP到工艺的全面国产化，在SMIC和鑫源半导体拥有成熟的、量产的配套工艺。厚模智能

成立于2020年，由吴强博士和多位国际顶尖学者、业界专家共同创立，致力于突破智能计算芯片的性能和功耗瓶颈，提供大计算能力、低功耗的芯片和解决方案。目前，该公司已推出基于SRAM的智能计算芯片，并在先进技术下继续开发基于RRAM的第二代芯片。闪存半导体

该公司成立于2017年，已生产出首款基于隧道忆阻器的SoC芯片HEXA01，可支持多种神经网络模型，可广泛应用于家电和物联网设备的智能控制。通过将Flash Semiconductor独特的内存和计算集成技术与类脑计算相结合，“基于混合设备的神经形态计算架构和芯片研究”项目有望为更强大的人工智能提供计算基础。

随着工艺进步和算法发展，忆阻器技术逐渐走向成熟，有望推动人工智能等高性能计算和物联网器件等低功耗计算领域的下一次芯片技术革命。回顾唐子红

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