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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。
基于 RRAM Crossbar 的神经形态脑接口...
摘要 — 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地对神经尖峰进行分类，同时消耗最少的功率。在这里，我们介绍了一种实时、低延迟的尖峰分类处理器，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）方面均有显著改善。
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
用于 EEG 信号检测的带有基于 RRAM 的低通 FIR 滤波器的 13 W 模拟前端
摘要：本文介绍了一种用于检测脑电图 (EEG) 信号的模拟前端 (AFE)。AFE 由四个部分组成，即斩波稳定放大器、纹波抑制电路、基于 RRAM 的低通 FIR 滤波器和 8 位 SAR ADC。这是首次在 EEG AFE 中引入基于 RRAM 的低通 FIR 滤波器，其中利用 RRAM 的生物可信特性高效分析模拟域中的信号。前置放大器采用对称 OTA 结构，在满足增益要求的同时降低了功耗。纹波抑制电路大大改善了噪声特性和失调电压。基于 RRAM 的低通滤波器实现了 40 Hz 的截止频率，适用于 EEG 信号的分析。SAR ADC 采用分段电容器结构，有效降低了电容器开关功耗。芯片原型采用 40 nm CMOS 工艺设计。整体功耗约为13µW，实现超低功耗运行。
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
开源 RRAM 编译器
摘要 — 存储器编译器是促进数字电路设计过程的必要工具。然而，学术界只有少数可用的。电阻式随机存取存储器 (RRAM) 具有高密度、高速度、非易失性的特点，是未来数字存储器的潜在候选。据作者所知，本文介绍了第一个用于自动存储器生成的开源 RRAM 编译器，包括其外围电路、验证和时序特性。RRAM 编译器使用 Cadence SKILL 编程语言编写，并集成在 Cadence 环境中。布局验证过程在 Siemens Mentor Calibre 工具中进行。编译器使用的技术是 TSMC 180nm。本文分析了编译器生成的大量 M x N RRAM 的新结果，最多 M = 128、N = 64 和字长 B = 16 位，时钟频率等于 12.5 MHz。最终，编译器实现了高达0.024 Mb/mm 2 的密度。
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
高级CMOS技术节点中RRAM的传感电路设计技术
1微电器设备的关键实验室集成技术，中国科学院微型电子学研究所，中国北京100029； zhangdonglin20@mails.ucas.ac.cn（d.z.）; zhaoyulin@ime.ac.cn（y.z。）; hanzhongze20@mails.ucas.ac.cn（Z.H.）; qhu@mail.ustc.edu.cn（Q.H.）; xuanzhi@mail.ustc.edu.cn（X.L.）; hommyoun@163.com（H.Y.）; chengjh0903@foxmail.com（J.C。）; dingqingting@ime.ac.cn（q.d.）; lvhangbing@ime.ac.cn（H.L.）2中国科学学院微电子学院，中国北京100049，中国3张实验室，中国311121； pengb806@nenu.edu.cn（B.P. ）; hanyk@zhejianglab.com（y.h。 ）; jianghaijun@zhejianglab.com（H.J.） 4中国科学技术大学微电子学院，中国Hefei 230026 *通信：yangjianguo@ime.ac.ac.cn;电话。 ： +86-10-82995-5852中国科学学院微电子学院，中国北京100049，中国3张实验室，中国311121； pengb806@nenu.edu.cn（B.P.）; hanyk@zhejianglab.com（y.h。）; jianghaijun@zhejianglab.com（H.J.）4中国科学技术大学微电子学院，中国Hefei 230026 *通信：yangjianguo@ime.ac.ac.cn;电话。 ： +86-10-82995-5854中国科学技术大学微电子学院，中国Hefei 230026 *通信：yangjianguo@ime.ac.ac.cn;电话。： +86-10-82995-585
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