忆阻器、制备方法及全忆阻器基的神经形态计算芯片技术

本公开提供了一种忆阻器、制备方法及全忆阻器基的神经形态计算芯片；其中，所述忆阻器，包括：下电极层、位于所述下电极层上的功能层、位于所述功能层上的势垒层及位于所述势垒层上的上电极层；其中，所述功能层为阻变层。通过调制所述功能层的电阻值实现所述忆阻器的电阻态的变化，通过改变势垒层中的不稳定细丝的断裂实现反向阈值转变特性。断裂实现反向阈值转变特性。断裂实现反向阈值转变特性。

【技术实现步骤摘要】
忆阻器、制备方法及全忆阻器基的神经形态计算芯片


[0001]本公开涉及动力学系统控制
，特别涉及一种忆阻器、制备方法及全忆阻器基的神经形态计算芯片。

技术介绍

[0002]神经形态计算是一种高能效、高并行度的计算模式，是人工智能发展的重要推动力。构建神经形态计算芯片的基础是实现电子突触和神经元。忆阻器具有可高密度集成、功耗低、电导可调的特点，是可以实现电子突触功能的新型神经形态器件。忆阻器基神经形态计算芯片具有体积小，功耗低、并行度高的特点，但是目前电子突触和神经元中一般都是两种器件结构形成的，增大了大规模集成的难度，因此没有CMOS工艺集成的忆阻器基神经形态计算芯片问世。

技术实现思路

[0003](一)要解决的技术问题
[0004]鉴于上述问题，本公开的主要目的在于提供一种忆阻器、制备方法及全忆阻器基的神经形态计算芯片，以期至少部分地解决上述提及的技术问题中的至少之一。
[0005](二)技术方案
[0006]根据本公开的一个方面，提供了一种忆阻器，包括：下电极层、位于所述下电极层上的功能层、位本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种忆阻器，包括：下电极层、位于所述下电极层上的功能层、位于所述功能层上的势垒层及位于所述势垒层上的上电极层；其中，所述功能层为阻变层。2.根据权利要求1所述的忆阻器，其中，还包括位于所述势垒层和所述上电极层之间的插层。3.根据权利要求2所述的忆阻器，其中，所述下电极层的材质为TiN，采用磁控溅射形成；所述功能层的材质为Ta2O5，采用反应溅射形成；所述势垒层的材质为TaO
x
；所述插层的材质为金属、金属氧化物、非晶硅、非晶C或石墨烯；所述上电极层的材质为Ir、Al，Ru，Pd，TiN，TaN。4.根据权利要求3所述的忆阻器，其中，所述势垒层TaO
x
的电阻率介于6mΩ/cm～20mΩ/cm2之间。5.根据权利要求1所述的忆阻器，其中，通过调制所述功能层的电阻值实现所述忆阻器的电阻态的变化，通过在势垒层中形成不稳定细...

【专利技术属性】
技术研发人员：许晓欣，余杰，董大年，李晓燕，郑旭，吕杭炳，刘明，
申请(专利权)人：中国科学院微电子研究所，
类型：发明
国别省市：