11月16日，《先進材料》（Advanced Materials）在線發表了6774澳门永利缪向水教授團隊關于憶阻存算一體技術的綜述論文，文章标題為“Self-rectifying memristors for three-dimensional in-memory computing”。博士生任升廣為論文第一作者，李祎副教授和缪向水教授為論文共同通訊作者。
面向人工智能的大算力芯片已成為國家重大戰略需求，然而傳統芯片技術的發展面臨摩爾定律行将失效、存儲牆、散熱牆等多重限制。基于憶阻器的存算一體技術被視為變革傳統馮·諾依曼計算架構、突破芯片算力和能效瓶頸的重要路徑。盡管近年來憶阻器技術發展迅速，但在大規模陣列集成中，仍然面臨傳統晶體管難以實現三維集成、以及漏電流導緻擦寫錯誤、熱開銷加劇等問題。自整流憶阻器憑借其可抑制漏電流通路、可實現三維堆疊集成等優勢，有望成為研制高密度存算一體芯片的理想器件，能夠大幅提高芯片單位面積上的計算算力和能效，從而成為當前的領域研究熱點。
圖1 三維集成自整流憶阻器的應用方向，如高密度存儲、存内計算、神經形态計算、硬件安全等
團隊前期重點探索了自整流憶阻器新結構及性能優化，在器件整流比、非線性度、功耗、可擴展規模等關鍵指标方面取得了突破（IEEE Transactions on Electron Devices, 68(10), 4897-4902, 2021；69(2), 838-842, 2022；IEEE Electron Device Letters, 2023, doi: 10.1109/LED.2023.3323341）。針對科學計算中的大規模稀疏矩陣計算難題，基于aJ級超低擦/寫/讀功耗的Pt/HfO2/TaOX/Ta自整流憶阻器陣列，提出了高面積效率、高計算并行度的運算方案，計算能效相較同類工作提升近2個數量級（Science Advances, 9, eadf7474, 2023）。
基于前期研究基礎和思考，本綜述從應用需求出發，闡述了自整流憶阻器用于解決三維堆疊集成和漏電流問題的優勢，系統總結了當前業界最先進的自整流憶阻器及其關鍵性能指标，歸納了自整流憶阻器的重要應用場景，包括面向存儲級内存的三維存儲、存算一體（涵蓋存内邏輯、二維矩陣矢量乘、稀疏矩陣運算、相似性搜索、三維計算等）、神經形态計算（涵蓋人工突觸、人工神經元、儲備池計算等）以及硬件安全，分析了各類應用對自整流憶阻器性能指标的特異性需求。最後，本綜述從物理機制、工藝集成、存算電路及系統設計等層面，進一步凝練了當前自整流憶阻器發展面臨的關鍵挑戰，展望在可預見的未來，高密度憶阻三維集成将成為存算一體芯片和硬件的重要方案，滿足不斷增長的算力和能效需求。
該工作得到了國家科技創新2030“腦科學與類腦研究”重大項目（2021ZD0201201）、科技部國家重點研究計劃（2019YFB2205100, 2022YFB4500101）、國家自然科學基金重大研究計劃培育項目（92064012）以及湖北江城實驗室的支持。
論文鍊接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adma.202307218
