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4K Self-Rectifying Resistive Memory Crossbar Array for Reliable Pattern Recognition

delete2026-06-20
delete0
PRE
AI
I
Ik Joon Seo
D
Dong Chan Lee
K
Kanghyeok Jeon
M
Min Kyu Yang *
D
Dongseok Kwon *
J
Jiwon Chang *
G
Gun Hwan Kim *
DOI:10.1021/acsnano.6c05866delete
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摘要

摘要

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这里,我们演示了一种界面控制的、自整流的电阻开关记忆,集成在4K(64×64)交叉阵列(CA)中。由易于制造的材料组成的简单Ru/HfAlOx/TiN堆栈实现了非易失性电阻开关和极性依赖整流。界面控制操作抑制了传统电阻开关记忆中通常观察到的随机变化性,并消除了电形成的需求,这对大规模生产有利。在4K交叉阵列中,我们实现了100%的功能产量,没有操作故障,并实验验证了模拟向量-矩阵乘法(VMM)。相同的界面控制开关产生类模拟的电导更新,具有线性和对称的调制,我们提出了基于测量特性的推理模拟结果。最后,电流传导拟合和驱动级电容剖面分析(DLCP),结合原子级数值模拟,阐明了由界面内部移动电荷的运动控制的开关机制。
Keyword:
Circuits
Defects in solids
Electrical conductivity
Electrical properties
Layers
resistive switching memory
artificial synapses
self-rectifying memory
4K crossbar arrays
neuromorphic computing
interface-type switching

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