基于石墨烯的神经计算用RRAM设备
摘要：基于石墨烯和二维材料的电阻式随机存取存储器（RRAM）在内存和神经计算中具有潜在应用。然而，它们常常具有不同类型的器件间和周期间变异性，这使得构建高度准确的交叉阵列更加困难。传统的RRAM设计利用各种基于纤维的氧化物材料创建夹在两个电极之间的通道，形成两端结构。在重复的读写周期中，它们经常受到机械和电压应力的影响。在实际制造过程中，这些器件的行为往往会在应力下在晶片阵列之间有所变化。研究探索了新兴的二维材料在改善电气耐久性、长时间保持、高开关速度和较少功率损耗方面的应用。本研究对神经-忆阻计算及其潜在应用进行了深入探讨，特别关注石墨烯和二维材料在抗阻式随机存取存储器（RRAM）中的利用。该论文全面分析了基于石墨烯的RRAM的结构和设计方面，并对商用RRAM模型及其制造技术进行了彻底的研究。此外，研究还调查了可以从基于石墨烯的RRAM器件中受益的各种应用领域。
作者：Rajalekshmi TR, Rinku Rani Das, Chithra R, Alex James
论文ID：2308.02767
分类：Emerging Technologies
分类简称：cs.ET
提交时间：2023-08-08