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具有多级功能的RRAM设备增强的紧凑型模型的波浪数字仿真
索引术语 - RRAM，1T-1R，建模，波浪数字化效果，回忆系统，Neuromorhpic摘要 - RRAM DECICES的可靠而紧凑的建模对于支持包括它们在内的新技术的发展至关重要。后者包括广泛的应用，例如神经形态网络中的内存计算或熟悉逻辑。所考虑的基于HFO 2的RRAM设备的主要优势是它们的CMOS兼容性，这使它们可以在当前的应用中使用。但是，RRAM的一个问题是它们的制造仍然导致设备的变化。这使得以实验方式测试有抱负的技术的功能是一项挑战。这项工作致力于1T-1R RRAM设备的紧凑建模和有效的设备。具体来说，我们旨在基于Stanford-PKU模型提供增强的模型，该模型可在任何模拟平台上使用，例如Spice，Verliog-A，甚至是标准ODE求解器，以模拟多级功能的RRAM设备。此外，我们基于Wave数字概念提供了一个算法模型，该模型允许实时模拟所考虑的RRAM设备。使用后者，我们展示了增强模型的滞后，以表现出与实际设备测量值的惊人相似之处。
更好地理解 Ti 掺杂 HfOx RRAM 的形成和电阻开关行为
完整作者列表： Athena, Fabia Farlin；佐治亚理工学院工程学院、电气与计算机工程 West, Matthew；佐治亚理工学院、材料科学与工程学院 Hah, Jinho；佐治亚理工学院工程学院、材料科学与工程学院；佐治亚理工学院 Hanus, Riley；佐治亚理工学院工程学院、3George W. Woodruff 机械工程学院，佐治亚理工学院，佐治亚州亚特兰大 30332，美国 Graham, Samuel；佐治亚理工学院工程学院、George W. Woodruff 机械工程学院，佐治亚理工学院，佐治亚州亚特兰大 30332，美国 Vogel, Eric；佐治亚理工学院、材料科学与工程学院
面向神经形态系统的多层 1T-1R RRAM 设备的可靠紧凑建模
1 IHP-莱布尼茨创新微电子研究所，德国法兰克福 15230； perez@ihp-microelectronics.com （EP）; kalishettyhalli@ihp-microelectronics.com （MKM）; schuberta@ihp-microelectronics.com （MAS）; wenger@ihp-microelectronics.com （CW）2 格拉纳达大学安达卢西亚数据科学与计算智能研究所，18071 格拉纳达，西班牙； rocio@decsai.ugr.es 3 计算机科学 3—计算机架构，埃尔朗根-纽伦堡弗里德里希亚历山大大学 (FAU)，91058 埃尔朗根，德国； johnreuben.prabahar@fau.de 4 格拉纳达大学电子与计算机技术系，18071 格拉纳达，西班牙； jmolinos@ugr.es（FJ-M.）; jroldan@ugr.es (JBR) 5 BTU Cottbus-Senftenberg, 01968 Cottbus, 德国* 通信地址：quesada@ihp-microelectronics.com;电话：+49-335-5625-369
基于 RRAM 交叉阵列的神经形态脑接口，用于高通量实时脉冲分类
实时尖峰分类和处理对于闭环脑机接口和神经假体至关重要。具有数百个电极的高密度多电极阵列的最新发展使得能够同时记录来自大量神经元的尖峰。然而，高通道数对实时尖峰分类硬件的数据传输带宽和计算复杂性提出了严格的要求。因此，有必要开发一种专门的实时硬件，该硬件可以在高吞吐量下动态分类神经尖峰，同时消耗最少的功率。在这里，我们介绍了一种实时、低延迟尖峰分类处理器，它利用高密度 CuO x 电阻交叉开关以大规模并行方式实现内存尖峰分类。我们开发了一种与 CMOS BEOL 集成兼容的制造工艺。我们广泛描述了 CuO x 存储设备的开关特性和统计变化。为了使用交叉开关阵列实现尖峰分类，我们开发了一种基于模板匹配的尖峰分类算法，该算法可以直接映射到 RRAM 交叉开关上。通过使用合成和体内细胞外脉冲记录，我们通过实验证明了高准确度的节能脉冲分类。与基于 FPGA 和微控制器的其他硬件实现相比，我们的神经形态接口在实时脉冲分类的面积（减少约 1000 倍面积）、功率（减少约 200 倍功率）和延迟（对 100 个通道进行分类的延迟为 4.8μs）方面均有显著改进。
利用 RRAM 固有随机特性和 P 位复用策略实现基于 P 位的概率电路
1 浙江省重点实验室，杭州 311121；20112020109@fudan.edu.cn (YL)；qhu@mail.ustc.edu.cn (QH)；hanyk@zhejianglab.com (YH)；pengb806@nenu.edu.cn (BP)；jianghaijun@zhejianglab.com (HJ) 2 复旦大学微电子学院，上海 200433；xuexiaoyong@fudan.edu.cn 3 中国科学技术大学微电子学院，合肥 230026；wuqiqiao@mail.ustc.edu.cn (QW)；xuanzhi@mail.ustc.edu.cn (XL)； chengjinhui@mail.ustc.edu.cn (JC) 4 中国科学院微电子研究所微电子器件集成技术重点实验室，北京 100029，中国；zhaoyulin@ime.ac.cn (YZ)；zhangdonglin20@mails.ucas.ac.cn (DZ)；hanzhongze@ime.ac.cn (ZH)；dingqingting@ime.ac.cn (QD)；lvhangbing@ime.ac.cn (HL) * 通讯地址：yangjianguo@ime.ac.cn；电话：+86-10-82995585
标题 基于 RRAM 交叉阵列的神经形态脑接口，用于高通量实时脉冲分类
实时尖峰分类和处理对于闭环脑机接口和神经假体至关重要。具有数百个电极的高密度多电极阵列的最新发展使得能够同时记录来自大量神经元的尖峰。然而，高通道数对实时尖峰分类硬件的数据传输带宽和计算复杂性提出了严格的要求。因此，有必要开发一种专门的实时硬件，该硬件可以在高吞吐量下动态分类神经尖峰，同时消耗最少的功率。在这里，我们介绍了一种实时、低延迟尖峰分类处理器，它利用高密度 CuO x 电阻交叉开关以大规模并行方式实现内存尖峰分类。我们开发了一种与 CMOS BEOL 集成兼容的制造工艺。我们广泛描述了 CuO x 存储设备的开关特性和统计变化。为了使用交叉开关阵列实现尖峰分类，我们开发了一种基于模板匹配的尖峰分类算法，该算法可以直接映射到 RRAM 交叉开关上。通过使用合成和体内细胞外脉冲记录，我们通过实验证明了高准确度的节能脉冲分类。与基于 FPGA 和微控制器的其他硬件实现相比，我们的神经形态接口在实时脉冲分类的面积（减少约 1000 倍面积）、功率（减少约 200 倍功率）和延迟（对 100 个通道进行分类的延迟为 4.8μs）方面均有显著改进。
“用于内存计算和加密应用的 RRAM 设备电气特性”博士职位（男/女/其他）
作为“材料研究”部门“自适应材料”研究团队的博士生，您将为 RRAM 设备领域做出贡献。您的任务将包括单个 RRAM 设备以及更复杂的基于 RRAM 的矢量矩阵乘法电路的特性描述。这种特性描述将侧重于寻找最佳技术和最佳编程方法，以通过使用内存计算范例优化 RRAM 设备在加密应用中的使用。在您的工作中，您必须大量使用电气特性实验室的设备和不同的软件工具来实现数据的自动化和分析。一个由 10 名科学家组成的国际团队期待着您的加入，其中包括经验丰富的科学家和几名博士生。扁平层级和相互支持对我们很重要。我们认为观点的多样性是我们团队的一大优势。
基于超薄 HfO2/Al2O3 双层的可靠 1T1R RRAM 电子突触，具有低功耗，可用于神经形态计算
1 西安交通大学电子材料研究实验室，教育部重点实验室，国际电介质研究中心，电子科学与工程学院，微纳制造与测试技术国际联合实验室，西安 710049，中国 2 中国科学院微电子研究所，微电子器件与集成技术重点实验室，北京 100029，中国 3 中国科学院大学，北京 100049，中国 4 西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室 & 微纳制造与测试技术国际联合实验室，西安 710049，中国 5 IHP-Leibniz-Institut für innovative Mikroelektronik，Im Technologiepark 25, 15236 Frankfurt，德国 6 上海交通大学信息功能材料国家重点实验室中国科学院微系统与信息技术研究所，上海市长宁路 865 号，邮编 200050，中华人民共和国 7 这些作者对这项工作做出了同等贡献。∗ 任何通讯作者均应致函。
温度对 Al/SiO2/n++-Si RRAM 器件电气特性影响的研究 Maciej:，Micromachines，MDPI，第 13 卷，第 10 期，2
现代纳米电子学的发展依赖于技术进步和能够改善系统性能的新型器件概念。科学家和工程师的不懈努力使得现代集成电路 (IC) 和性能增强器的尺寸不断缩小，从而能够保持 IC 性能的进步 [1,2]。与此同时，人们也投入了类似的努力来开发现代电路中不可或缺的存储器件。然而，为了保持这种进步，需要新型器件。近年来，出现了新的存储器件概念，例如电阻式 RAM (RRAM) [3–6]、自旋转移力矩 RAM (STT-RAM) [7,8]、铁电 RAM (FeRAM) [9] 和相变 RAM (PCRAM) [10]。电阻式 RAM (RRAM) 因其结构简单、能够缩小器件尺寸以实现高密度、低功耗和高速运行而备受关注。它们有可能以并行方式对大量数据进行计算，为了实现如此卓越的性能，人们测试了不同的新型计算范例，例如脑启发计算、内存计算、随机计算和神经形态计算 [11–13]。人们已经测试了各种氧化物材料作为 RRAM 器件中电阻切换层的候选材料 [14–16]。一些工作提出了对 SiO 2 作为这些器件的有前途的材料的研究 [17–20]。在我们最近的研究中，我们表明，Al/SiO 2 /n++-Si 材料堆栈中众所周知的氧化硅也可以表现出电阻切换特性 [21,22]。然而，很少有研究涉及温度对器件性能的影响 [23–25]。在这项工作中，我们研究了温度变化对器件电性能的影响，以研究它们的电传输机制并了解它们的行为。我们分析了电铸电压，并表明它