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摘要
在处理大数据和人工智能等新兴的计算任务时,传统的冯诺依曼架构
(内存和计算单元分开)存在的“内存墙”限制了计算性能的提高。内存和处
理器之间越来越频繁的数据传输导致了显著的能耗。基于新型非易失性存储器
的内存计算(In-MemoryComputing,IMC)架构可以解决计算问题的复杂性,其
中逻辑处理和数据存储在相同的物理单元中执行,合并了存储单元与逻辑单元,
消除CPU和内存单元之间的数据传输,是冯诺依曼架构中“内存壁”的良好
解决方案。二维层状材料具有极致的薄度、高柔韧性和与块体材料不同的电子
特性,已被证明是存储器件和内存计算技术的最佳候选者之一。本文利用范德
华集成策略制备了MoS2基二维多功能范德华异质结构,构筑了基于电荷捕获
机制的非易失性晶体管并对其性能进行了研究,在此基础上,将其作为存储器
元件应用于存内逻辑计算,实现非易失性可编程反相器的设计构建。
首先制备了二维非易失性晶体管,对二维MoS2晶体材料的合成工艺进行
探索,并对其表面形貌、晶体结构进行了分析测试表征,得到厚度在3-5nm、
拉曼峰间距约为25cm-1的多层MoS2。随后,对二维非易失性晶体管的电荷
存储性能进行研究,对制备得到的不同器件结构的晶体管进行了电学性能测试。
优化了晶体管的制备工艺及架构,选择基于电荷捕获机制的MoS/HfO结构
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和基于浮栅架构的MoS2/h-BN/石墨烯/h-BN结构(较薄h-BN),其开关比
大(105),内存窗口/最大编程电压大即电荷存储能力强(30%),循环耐
久性长(400循环),数据保持时间长(1000s),确保晶体管拥有多个存
储状态,能够作为晶体管元件应用于内存计算中。
基于构建的二维范德华异质结构,探索了可编程反相器的构建方案及器件
应用,并对基于电荷捕获器件以及浮栅晶体管元件构建的反相器进行了电学性
能的测试分析。通过调控预编程电压,改变电荷捕获层/浮栅层中存储的电荷
量,对沟道电导率进行了有效调制,使得晶体管存在多个存储状态。选择电荷
捕获机制和浮栅层共同作用下的MoS/HfO/石墨烯/HfO结构非易失性反相器,
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反相器状态=1时输出逻辑“1”,=2时为可编程反相器,=3时为逻辑
“0”,使得晶体管可以作为可重构的逻辑电路单元,利用相同反相器构型实
现不同的逻辑操作,实现了在内存单元进行逻辑计算的内存计算架构。
关键词:二维非易失性晶体管;电荷捕获器件;浮栅晶体管;内存计算
Abstract
Whendealingwithemergingcomputingtaskssuchashugedatacomputing
andartificialintelligence,thememorywallofthetraditionalvonNeumann
architecture,whichseparatesmemoryandcomputeunits,limitsthe
improvementofcomputingperformance.Theincreasingfrequencyofdata
transferbetweenmemoryandprocessorsleadstosignificantpowerconsumption.
TheIn-MemoryComputing(IMC)architecturebasedonthenewn
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