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物理所基于憶耦器實現非易失性多態(tài)存儲

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物理所基于憶耦器實現非易失性多態(tài)存儲

摘要:   隨著摩爾定律的失效,基于半導體集成電路的信息技術已逐步逼近物理極限,后摩爾時代的信息技術亟待全新的范式和原理,F代計算機自問世以來一直采用馮·諾依曼結構,即運算器與存儲器分離,這種結構使得運算器與 ...

  隨著摩爾定律的失效,基于半導體集成電路的信息技術已逐步逼近物理極限,后摩爾時代的信息技術亟待全新的范式和原理,F代計算機自問世以來一直采用馮·諾依曼結構,即運算器與存儲器分離,這種結構使得運算器與存儲器之間的數據傳輸成為影響系統(tǒng)性能的瓶頸(稱為馮·諾依曼瓶頸),大大限制了計算機性能的提高;同時,由于現代計算機中的運算器和主存儲器(如DRAM)都是易失性器件,不僅在斷電后信息立即消失,而且具有較高的能耗。因此,開發(fā)新型非易失性器件,采用非馮·諾依曼結構,實現運算器和存儲器合二為一(logic in memory),是未來發(fā)展高性能、低功耗、即開即用型計算機要解決的關鍵問題。當前,憶阻器(memristor)作為一種非易失性器件,由于同時具有信息存儲和邏輯運算功能,有望在未來替代半導體晶體管,受到了學術界和工業(yè)界的廣泛關注。
  近期,中國科學院物理學習所磁學國家重點實驗室學習員孫陽、副學習員尚大山和柴一晟等提出了另一種非易失性器件——憶耦器(memtranstor),并在單個憶耦器上分別實現了兩態(tài)存儲、多態(tài)存儲和布爾邏輯運算。憶耦器是一種基于非線性磁電耦合效應的記憶元件,源于第四種基本電路元件電耦器(transtor)。憶耦器的基本特征是其表現出非線性電荷-磁通回滯曲線。與憶阻器采用電阻(R = dv/di)的狀態(tài)存儲信息不同,憶耦器采用電耦(T = dq/dφ,或者等效于磁電耦合系數 α= dE/dH)的狀態(tài)來存儲信息。憶耦器的信息處理原理采用電寫磁讀,具有高速度、高密度、低功耗、并行讀取、結構簡單、易于制備等優(yōu)點。
  孫陽學習組的學習生申見昕、叢君狀和申世鵬等分別基于多種磁電耦合介質制備了幾種憶耦器。他們首先在Ag/PMN-PT/Terfenol-D/Ag憶耦器中實現了室溫下兩態(tài)信息存儲,第一次演示了憶耦器作為新型非易失性存儲器的功能 【以Letter形式發(fā)表于Phys. Rev. Applied 6, 021001 (2016)】。在此基礎上,他們又在該憶耦器中實現了多態(tài)(4態(tài)和8態(tài))存儲。常規(guī)存儲器每個存儲單元只能存儲2種狀態(tài)(0, 1),而多態(tài)存儲器在每個存儲位上可以存儲2n個狀態(tài),因而具有更高的存儲密度。與電阻型多態(tài)存儲器相比,由于電耦值可以從正到負分布,因而憶耦器具有更高的存儲密度和容錯度。此后,他們采用簡單金屬Ni來替代復雜貴重合金Terfenol-D (Tb0.28Dy0.72Fe1.95),制備了Ni/PMN-PT/Ni憶耦器,實現了非易失性兩態(tài)和多態(tài)存儲器。更為重要的是,他們基于單個Ni/PMN-PT/Ni憶耦器實現了非易失性通用邏輯門NOR和NAND。這一成果表明憶耦器與憶阻器類似,可以兼有信息存儲和布爾邏輯運算的功能,因而有望用于實現非馮·諾依曼結構的下一代計算機。此外,學習生魯佩佩等基于有機鐵電體制備出Cu/P(VDF-TrFE)/Metglas和Cu/P(VDF-TrFE)/Ni有機憶耦器,并成功實現了非易失性多態(tài)信息存儲。有機憶耦器有望在未來用于柔性可穿戴電子器件。
  這些系列學習進展表明,憶耦器在開發(fā)下一代信息功能器件方面具有巨大的潛力。與目前人們廣泛關注的憶阻器相比,憶耦器具有更低功耗和并行信息處理等優(yōu)點。以上學習成果分別發(fā)表于Phys. Rev. Applied 6, 021001 (2016);Phys. Rev. Applied 6, 064028 (2016);Sci. Rep. 6, 34473 (2016);Appl. Phys. Lett. 109, 252902 (2016)。在2016年11月于美國新奧爾良舉行的第61屆國際磁學與磁性材料大會(MMM)上,孫陽學習組關于憶耦器的工作被評為大會最佳張貼報告獎(Best Poster Award),是中國地區(qū)(包括臺灣、香港和澳門)唯一獲得該獎項的工作。
  該學習獲得了國家自然科學基金、科技部和中科院項目的支持。
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  圖1. 憶耦器的結構和原理示意圖。通過施加電壓改變磁電耦合系數的狀態(tài)來寫入信息,通過施加磁場來并行讀取信息。

  圖2. 基于憶耦器實現非易失性多態(tài)存儲器。

  圖3. 基于憶耦器實現非易失性邏輯門NOR。

  圖4. 基于憶耦器實現非易失性邏輯門NAND。
  來源:物理學習所  編輯:葉瑞優(yōu)物理所基于憶耦器實現非易失性多態(tài)存儲  |  責任編輯:曉木蟲
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