电阻开关设备的TCAD模拟:ReRAM配置对神经形态计算的影响.
Seonggyeom Kim1, Jonghwan Lee1
1Department of System Semiconductor Engineering, Sangmyung University, Cheonan 31066, Republic of Korea.
Nanomaterials (Basel, Switzerland)
|December 17, 2024
概括
这项研究使用TCAD和动力蒙特卡洛模拟来模拟电阻切换内存 (ReRAM). 经过验证的ReRAM模型准确地预测了神经形态计算应用程序的设备行为.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 电气工程 电气工程
- 计算机科学 计算机科学
背景情况:
- 对抗性随机访问记忆 (ReRAM) 的准确建模对于开发可靠的神经形态系统至关重要.
- 现有的模型可能无法完全捕捉ReRAM固有的复杂切换动态和设备变化.
研究的目的:
- 开发和验证用于ReRAM模拟的基于TCAD的模型.
- 在神经形态系统的背景下评估ReRAM模型的准确性.
- 调查材料组成和结构对ReRAM切换行为的影响.
主要方法:
- 利用技术计算机辅助设计 (TCAD) 用于设备模拟.
- 使用动力蒙特卡洛 (KMC) 方法实现了ReRAM切换行为.
- 集成的陷辅助道 (TAT) 模型和热方程,以实现现实的设备特性.
主要成果:
- 与基于HfO2-Al2O3的ReRAM相比,基于HfO2-Al2O3的ReRAM显示了较好的切换特性.
- 发现ReRAM导电率的变化取决于设备结构.
- 在一个神经形态系统中,使用MNIST数据集成功验证了TCAD衍生的导电性值.
结论:
- 开发的TCAD模型准确地表示了ReRAM切换行为.
- 验证的模型适用于分析神经形态系统的性能.
- 材料工程和结构设计对神经形态应用的ReRAM性能有很大的影响.


