浙江大学张亦舒等综述：自整流忆阻器-后CMOS计算的颠覆性技术

浙江大学张亦舒研究员团队联合甬江实验室万青教授和广东省智能科学与技术研究院钟帅研究员旨在为SRM这一前沿领域提供一个全面、深入且具有前瞻性的系统性梳理。文章开宗明义地指出了SRM在简化电路、提升能效方面的核心优势。随后，文章深入浅出地剖析了SRM的三大核心工作机制——界面势垒调控、离子迁移和缺陷调控，并系统总结了实现这些机制的关键材料与结构设计策略。作者团队重点讨论并比较了评估SRM性能的关键指标，如整流比、非线性、开关比、开关速度及可靠性，并深入分析了这些指标与CMOS工艺兼容性之间的复杂权衡关系。在此基础上，文章全面综述了SRM在存内计算(如向量矩阵乘法、内容寻址存储器)、神经形态计算(如人工神经网络、储备池计算)和硬件安全(如物理不可克隆函数)等领域的创新应用。最后，文章高屋建瓴地指出了SRM走向实际应用所面临的挑战与未来机遇，包括材料与架构的协同设计、3D集成、标准化基准测试等，为后续研究指明了方向。

I 自整流特性：解决“串扰”难题的钥匙

SRM区别于传统忆阻器的本质特征在于其高度非对称的电流-电压特性(图1)。传统忆阻器通常呈现对称或近似对称的I-V曲线，在正负偏压下高阻态与低阻态的电流响应相对均衡，这种对称性正是交叉阵列中“潜行路径”问题产生的根源。相比之下，SRM通过引入肖特基势垒、界面缺陷梯度或非对称离子迁移等精心设计的物理机制，实现了完全不同的输运行为：在正向偏压下，势垒降低，电子易于通过，器件呈现高导通电流；在反向偏压下，势垒显著增高，电流被强烈抑制，从而产生显著的整流效应。这一特性被量化为两个关键参数——整流比和非线性度，二者共同决定了器件在无外部选择器的被动交叉阵列中抑制单元间串扰的能力。更高的整流比和非线性度意味着更优的漏电流抑制效果，从而使更大规模、更高可靠性的无选择器存内计算架构成为可能。

图1. 传统忆阻器电学特性与SRM的特性示意图。

II 机制三重奏：界面、离子与缺陷的协同

SRM之所以能够同时实现忆阻开关与二极管整流两大功能，源于其内部多种物理机制的深度协同(图2)。第一种机制是界面势垒调控——通过选用具有不同功函数的电极材料，在金属/氧化物界面形成不对称的肖特基势垒，这是产生整流效应的最主要来源；同时，通过引入高致密度的阻挡层，可有效限制载流子的无序扩散，防止形成完整的导电细丝，从而降低漏电流并提升器件可靠性。第二种机制是离子迁移——利用氧空位或金属离子在电场作用下的定向迁移，形成或断开局域的导电通道，实现电阻态的可逆切换；通过设计具有浓度梯度的氧化物层结构，可使离子迁移具有明确的方向性，进一步增强整流特性。第三种机制是缺陷调控——通过精确控制功能层中氧空位等缺陷态的空间分布与能级位置，调控电荷的俘获与释放过程，从而实现稳定可控的电阻开关行为。这三种机制并非相互独立，而是可以在同一器件中协同发挥作用，共同决定SRM的最终性能表现。

图2. SRM的三大工作机制。 

III 三维集成：突破密度与能效瓶颈的战略路径

从二维平面走向三维集成，是SRM技术实现规模化应用的战略性跨越。基于SRM的多层3D集成技术能够在垂直方向上充分利用空间，显著提升单位面积的存储密度与计算能力(图3)。更为重要的是，3D堆叠结构可与现有CMOS后道工艺无缝兼容，为实现存内计算芯片的高效能集成提供了可行路径。近年来，研究者通过创新的层间隔离技术和侧壁功能层沉积工艺，已成功制备出4层乃至16层堆叠的3D垂直SRM阵列。这些器件展现出卓越的电学性能：通过精心设计界面能带结构和功能层材料，实现了超过107的超高整流比和超过10?的超高非线性度；结合原子层沉积等先进工艺，确保了多层堆叠中器件性能的一致性与可靠性。这种3D垂直结构不仅可将集成密度提升至Tb量级，更能在有效抑制串扰电流的同时，实现皮秒级的开关速度与纳秒级的读取延迟，为复杂矩阵求解、神经形态计算等任务提供了高能效、高密度的硬件平台。

图3. 3D垂直SRM阵列的结构与性能。

IV 应用版图：从存内计算迈向类脑智能与硬件安全

基于其独特的自整流特性与可扩展优势，SRM在后CMOS时代展现出广阔的应用版图(图4)。在存内计算领域，SRM构建的无选择器交叉阵列可高效执行向量矩阵乘法——将矩阵权重映射为器件的电导值，输入向量转化为字线上的电压信号，在位线上依据基尔霍夫定律直接收集乘累加结果，将计算复杂度从传统的O(n2)降低至O(n)。进一步地，基于SRM的三态内容寻址存储器实现了“0”、“1”与“无关位”三种状态的存储与匹配，可在200 ps内完成搜索操作，能效高达1.0 fJ/bit/mismatch。在神经形态计算领域，SRM能够精确模拟生物突触的长时程增强/抑制可塑性，已成功应用于人工神经网络加速器、卷积神经网络及具备时序处理能力的储备池计算系统。特别是基于3D集成SRM构建的多层储备池系统，在洛伦兹吸引子预测任务中实现了2.62×10-4的归一化均方误差，较单层系统提升一个数量级。在硬件安全领域，SRM固有的器件间差异可作为理想的熵源，用于构建物理不可克隆函数；通过调控金属离子浓度，还可实现PUF的可重构性与隐藏性，为边缘计算提供轻量级、高安全性的硬件信任根。

图4. SRM的发展前分析。

张国滨

本文第一作者

浙江大学 博士研究生

▍主要研究领域

新型存储器(RRAM, FeRAM等)实现的存算一体和神经形态计算研究。

▍主要研究成果

浙江大学博士研究生。长期从事围绕新型存储器(RRAM, FeRAM等)实现的存算一体和神经形态计算研究，在相关领域发表学术论文10余篇，其中第一作者论文12篇，包括Chem. Soc. Rev.、Nat. Commun.、Device、Nano-Micro Lett.、Nano Lett.、Appl. Phys. Lett.、IEEE TED 和IEDM、ESSERC等微电子领域顶尖期刊和会议；以第一发明人申请发明专利3项。

钟帅

本文通讯作者

广东省广东省智能科学与技术研究院 研究员

▍主要研究领域

神经形态器件，类脑计算。

▍主要研究成果

先后在西北工业大学，北京航空航天大学，新加坡科技设计大学获得学士，硕士和博士学位。目前发表学术论文20余篇，包括Nano-Micro Lett.、Int. J. Extrem. Manuf. ACS Appl. Mater. Interfaces、Adv. Intell. Syst.、Appl. Phys. Lett.等，担任Front. Neurosci.客座编辑，Brain-X青年编委。

▍Email：zhongshuai@gdiist.cn

万青

本文通讯作者

甬江实验室功能材料与器件异构集成研究中心 主任

▍主要研究领域

主要研究方向为氧化物半导体材料与器件。

▍主要研究成果

本科毕业于浙江大学材料系，2004年在中科院上海微系统所获得微电子专业博士学位。博士毕业后先后在剑桥大学，密西根大学，斯坦福大学从事博士后和访问教授科研工作。回国后先后在湖南大学，中科院宁波材料所，南京大学工作，目前主要在甬江实验室开展科研工作。万青教授从事氧化物半导体材料与器件研究20多年，发表包括70多篇APL和50多篇IEEE EDL在内的300多篇SCI论文，他引3万多次。先后荣获教育部自然科学一等奖(2009年)，浙江省科技一等奖(2013年)，国家自然科学基金杰出青年科学基金项目(2014年)，国家高层次人才特殊支持计划科技创新领军人才(2018)等奖励和资助。

▍Email：qing-wan@ylab.ac.cn

张亦舒

本文通讯作者

浙江大学集成电路学院 研究员

▍主要研究领域

新型存储器(RRAM, FeRAM等)实现的存算一体和神经形态计算研究。

▍主要研究成果

浙江大学集成电路学院科创百人研究员，长期从事围绕新型存储器(RRAM, FeRAM等)实现的存算一体和神经形态计算研究，在相关领域发表学术论文80余篇，其中第一作者/通讯作者论文40余篇，包括Chem. Soc. Rev.、Nat. Commun.(4篇)、Device、Adv. Mater.(5篇)、Adv. Funct. Mater.(2篇)、Adv. Sci.、ACS Nano、Nano-Micro Lett. (2篇)、Nano Lett.(5篇)、Appl. Phys. Lett. (5篇)、IEEE EDL/TED/JEDS 和IEDM、ESSERC等微电子领域顶尖期刊和会议；以第一发明人申请发明专利20余项，授权10余项(其中2项美国专利)。参与编著由吴汉明院士主编的《集成电路制造大生产工艺技术》教材第17章。受邀担任Sci. Bull.、Nano-Micro Lett.等国际学术期刊青年编委, Nat. Electron.、 Nat. Commun.等多个国际顶级期刊长期审稿人。获得包括APL  Rising Star Award、IJEM最佳作者奖、第二届全国博士后创新创业银奖、HICOOL2024全球创业大赛三等奖和国家优秀自费留学生奖学金等奖项。

▍Email：zhangyishu@zju.edu.cn

撰稿：原文作者

编辑：《纳微快报(英文)》编辑部

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视频号：##柔性电子那些事