XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemFEFET
Hu等人：通过在铁电HF上插入Al 2 O 3 Interlayer的SI Channel FeFet内存窗口的扩大0.5 Zr 0.5 Zr 0.5 O 2 1 1
afnia（HFO 2）基于硅河道铁电场效应晶体管（HFO 2 Si-fefet）已对非挥发性记忆进行了广泛的研究[1-7]，这要归功于掺杂的hfo 2 [8]中发现铁电性的。HFO 2 Si-fefet的存储窗口（MW）大约是文献报告中的1-2 V [9-12]，该窗口不满足其对在多位数存储单元中应用的要求。最近，通过优化铁电层和栅极侧层间层[13]，在SI-FEFET中报告了最高10.5 V的大型MW [13]。但是，它没有给出层中层的材料。及其物理机制仍未报告和澄清。为了改善MW，通常有两种方法。当前方法之一主要集中于减少掺杂的HFO HFO 2铁电和Si通道之间的底部SIO X互层中的电场，从而抑制了在掺杂的HFO 2 /SIO X界面处的电荷捕获[14-17]。另一种方法侧重于改进SIO X数量。但是，仍然缺乏改善Si FeFet MW的有效方法。
在铁电体Hf0.5Zr0.5O2上插入Al2O3中间层扩大Si沟道FeFET存储窗口
基于AFNIA（HfO 2 ）的硅通道铁电场效应晶体管（HfO 2 Si-FeFET）在非挥发性存储器领域得到了广泛的研究[1-7]，这得益于掺杂HfO 2 中铁电性的发现[8]。文献报道中HfO 2 Si-FeFET的存储窗口（MW）大多在1-2 V左右[9-12]，不能满足其在多位存储单元应用的要求。为了提高MW，当前的措施主要通过降低掺杂HfO 2 铁电体与Si通道之间底部SiO x 夹层的电场，从而抑制掺杂HfO 2 /SiO x 界面处的电荷捕获[13-16]，同时增加SiO x 的数量。最近，有报道称MIFIS结构可以有效提高MW，并使用SiO 2 作为顶部夹层[17-21]。然而，Al 2 O 3 作为顶层尚未见报道。因此，我们报道 Al 2 O 3 层作为顶层中间层，以及 MW 对 Al 2 O 3 厚度的依赖性。
铁电/非铁电材料界面的电荷捕获效应...
我们研究了限制具有金属/铁电/夹层/Si (MFIS) 栅极堆栈结构的 n 型铁电场效应晶体管 (FeFET) 耐久性的电荷捕获现象。为了探索电荷捕获效应导致耐久性失效的物理机制，我们首先建立一个模型来模拟 n 型 Si FeFET 中的电子捕获行为。该模型基于量子力学电子隧穿理论。然后，我们使用脉冲 I d - V g 方法来测量 FeFET 上升沿和下降沿之间的阈值电压偏移。我们的模型很好地符合实验数据。通过将模型与实验数据拟合，我们得到以下结论。（i）在正工作脉冲期间，Si 衬底中的电子主要通过非弹性陷阱辅助隧穿被捕获在 FeFET 栅极堆栈的铁电 (FE) 层和夹层 (IL) 之间的界面处。 (ii) 基于我们的模型，我们可以得到在正操作脉冲期间被捕获到栅极堆栈中的电子数量。 (iii) 该模型可用于评估陷阱参数，这将有助于我们进一步了解 FeFET 的疲劳机制。
现在，关于探索性固态计算设备和电路的IEEE期刊，有关论文的呼吁已开放。
目标和范围AI模型近年来在各种应用中不断显示出非凡的性能，包括计算机视觉，自然语言处理，大语言模型等。精确驱动的AI模型体系结构在很大程度上增加了模型尺寸和计算，尤其是要求高密度存储器存储。处理引擎与片上/芯片内存之间的频繁通信导致高能消耗，这成为AI硬件加速器设计的瓶颈。为了克服此类挑战，内存计算（IMC）和近存储计算（NMC）已被视为能效体AI加速度的有希望的方案。权重存储在存储单元中，并在内存阵列内或附近执行点产品或其他操作。关于IMC/NMC方案的内存技术，SRAM已经成熟，但挥发性很大，消耗了大面积（例如，8T/10T bitcells）和CMOS设备中的泄漏功率。这种缺点促进了非易失性记忆（NVM），作为基于区域有效的IMC/NMC AI加速度的有吸引力的解决方案。NVM包括电阻随机访问记忆（RRAM），相变内存（PCM），自旋转移 - 转移磁性磁随机访问记忆（STT- MRAM），铁电场效果记忆（FERAM，FEFET），FEFET，FEFET，FEFET），铁电容式设备等。值得注意的是，包括英特尔，TSMC，三星和Globalfoundries在内的铸造公司已商业化或原型构造单一集成的NVM技术，例如rram，mram，feram/fefet等。
具有 Hf1-xZrxO2 栅极结构的低压工作 2D MoS2 铁电存储晶体管
铁电场效应晶体管 (FeFET) 因其良好的工作速度和耐用性而成为一种引人注目的非易失性存储器技术。然而，与读取相比，翻转极化需要更高的电压，这会影响写入单元的功耗。在这里，我们报告了一种具有低工作电压的 CMOS 兼容 FeFET 单元。我们设计了铁电 Hf 1-x Zr x O 2 (HZO) 薄膜来形成负电容 (NC) 栅极电介质，这会在少层二硫化钼 (MoS 2 ) FeFET 中产生逆时钟极化域的磁滞回线。不稳定的负电容器固有支持亚热电子摆幅率，因此能够在磁滞窗口远小于工作电压的一半的情况下切换铁电极化。 FeFET 的开/关电流比高达 10 7 以上，在最低编程 (P)/擦除 (E) 电压为 3 V 时，逆时针存储窗口 (MW) 为 0.1 V。还展示了强大的耐久性 (10 3 次循环) 和保留 (10 4 秒) 特性。我们的结果表明，HZO/MoS 2 铁电存储晶体管可以在尺寸和电压可扩展的非易失性存储器应用中实现新的机会。
首次实验演示稳健的 HZO/β-Ga2O3 ...
摘要——我们通过实验证明了蓝宝石衬底上工作温度高达 400 ◦ C 的坚固的 β-氧化镓 (β-Ga 2 O 3) 铁电 (FE) 场效应晶体管 (FeFET)。原子层沉积 (ALD) Hf 0.5 Zr 0.5 O 2 [氧化铪锆 (HZO)] 用作 FE 电介质。研究了 HZO/β-Ga 2 O 3 FeFET 在高温下的突触行为应用。这些器件表现出可区分的极化切换操作，输出电导由 FE 门上的输入脉冲数准线性控制。在模拟中，使用带有简单的两层多层感知器 (MLP) 网络的修改后的国家标准与技术研究所 (MNIST) 数据集，片上学习准确率在高温下达到 94%。这些超宽带隙半
铁电铪-氧化锆基金属-氧化物-半导体结构中界面氧化物层的远程除氧
摘要：HfO 2 中铁电性的发现引起了人们对其在存储器和逻辑中的应用的极大兴趣，因为它具有 CMOS 兼容性和可扩展性。使用铁电 HfO 2 的器件正在被研究；例如，铁电场效应晶体管 (FEFET) 是下一代存储器技术的主要候选者之一，因为它具有面积小、能效高和运行速度快等优点。在 FEFET 中，铁电层沉积在 Si 上，界面处不可避免地会形成厚度约为 1 nm 的 SiO 2 层。该界面层 (IL) 增加了切换极化和写入存储器所需的栅极电压，从而增加了操作 FEFET 所需的能量，并使该技术与逻辑电路不兼容。本研究结果表明，铁电 Hf 0.5 Zr 0.5 O 2 基金属氧化物半导体 (MOS) 结构中的 Pt/Ti/薄 TiN 栅极电极可以远程清除 IL 中的氧气，将其减薄至约 0.5 纳米。IL 的减少显著降低了铁电极化切换电压，同时剩余极化强度增加约 2 倍，极化切换突变度增加约 3 倍，这与密度泛函理论 (DFT) 计算结果一致，该计算模拟了 IL 层在栅极堆栈静电中的作用。剩余极化强度和极化切换突变度的大幅增加与清除过程中的氧扩散相一致，氧扩散减少了 HZO 层中的氧空位，从而使部分 HZO 晶粒的极化脱钉扎。关键词：铁电性、远程清除、夹层、EOT 减少、极化■ 介绍
铁电铪-氧化锆基金属-氧化物-半导体结构中界面氧化物层的远程除氧
摘要：HfO 2 中铁电性的发现引起了人们对其在存储器和逻辑中的应用的极大兴趣，因为它具有 CMOS 兼容性和可扩展性。使用铁电 HfO 2 的器件正在被研究；例如，铁电场效应晶体管 (FEFET) 是下一代存储器技术的主要候选者之一，因为它具有面积小、能效高和运行速度快等优点。在 FEFET 中，铁电层沉积在 Si 上，界面处不可避免地会形成厚度约为 1 nm 的 SiO 2 层。该界面层 (IL) 增加了切换极化和写入存储器所需的栅极电压，从而增加了操作 FEFET 所需的能量，并使该技术与逻辑电路不兼容。本研究结果表明，铁电 Hf 0.5 Zr 0.5 O 2 基金属氧化物半导体 (MOS) 结构中的 Pt/Ti/薄 TiN 栅极电极可以远程清除 IL 中的氧气，将其减薄至约 0.5 纳米。IL 的减少显著降低了铁电极化切换电压，同时剩余极化强度增加约 2 倍，极化切换突变度增加约 3 倍，这与密度泛函理论 (DFT) 计算结果一致，该计算模拟了 IL 层在栅极堆栈静电中的作用。剩余极化强度和极化切换突变度的大幅增加与清除过程中的氧扩散相一致，氧扩散减少了 HZO 层中的氧空位，从而使部分 HZO 晶粒的极化脱钉扎。关键词：铁电性、远程清除、夹层、EOT 减少、极化■ 介绍
电荷的实验提取与模拟...
摘要 — 我们研究了具有 TiN/Hf 0.5 Zr 0.5 O 2 /SiO 2 /Si (MFIS) 栅极结构的 FeFET 在耐久疲劳过程中的电荷捕获。我们提出了一种通过测量金属栅极和 Si 衬底中的电荷来实验提取存储器操作期间捕获电荷数量的方法。我们验证了在耐久疲劳过程中捕获电荷的数量会增加。这是第一次通过实验直接提取捕获电荷并验证其在耐久疲劳过程中会增加。此外，我们模拟了耐久疲劳过程中捕获电荷和铁电极化切换之间的相互作用。通过实验结果和模拟数据的一致性，我们证明了随着存储窗口的减小：1) Hf 0.5 Zr 0.5 O 2 的铁电特性没有降低。2) 栅极堆栈上带隙中的陷阱密度增加。3) 存储窗口减小的原因是编程操作后捕获电子增加，而与空穴捕获/去捕获无关。我们的工作有助于研究FeFET的电荷捕获行为和相关的耐久疲劳过程。
脑启发计算 - NSF-PAR
摘要 — 本次特别会议论文的目标是介绍和讨论不同的突破性技术以及新颖的架构，以及它们如何共同重塑人工智能的未来。我们的目标是全面概述受脑启发计算的最新进展，以及当使用超 CMOS 设备的新兴技术与超越冯诺依曼架构的新型计算范式相结合时，如何实现后者。我们讨论了铁电场效应晶体管 (FeFET)、相变存储器 (PCM) 和电阻式 RAM (ReRAM) 等不同的新兴技术，展示了它们在构建受自然启发的神经形态计算架构方面的良好能力。此外，本特别会议论文还讨论了各种新概念，如内存逻辑 (LIM)、内存处理 (PIM) 和脉冲神经网络 (SNN)，以探索超越冯诺依曼计算对加速深度学习的深远影响。最后，将脑启发计算的最新趋势总结为算法、技术和应用驱动的创新，以比较不同的 PIM 架构。索引词 —FeFET、PCM、ReRAM、光子、神经形态、DNN、SNN、内存处理、新兴技术