【摘 要】
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近年来,人工智能被广泛应用于各领域,基于传统冯诺依曼架构计算机的运算能力已不满足人工智能发展的需求;拟人脑人工神经网络对人工智能的发展至关重要,而电子突触是搭建拟人脑人工神经网络的关键,相变存储器兼具纳米可集成特性和存储功能,是实现电子突触的重要途径,因此,相变纳米单元(Phase Change Nanometer Element,PCNE)电子突触的仿真研究具有重大意义。本文基于相变存储单元的工
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近年来,人工智能被广泛应用于各领域,基于传统冯诺依曼架构计算机的运算能力已不满足人工智能发展的需求;拟人脑人工神经网络对人工智能的发展至关重要,而电子突触是搭建拟人脑人工神经网络的关键,相变存储器兼具纳米可集成特性和存储功能,是实现电子突触的重要途径,因此,相变纳米单元(Phase Change Nanometer Element,PCNE)电子突触的仿真研究具有重大意义。本文基于相变存储单元的工作原理,采用有限元法,建立了边缘接触式相变存储单元三维结构的数学和物理模型。在MATLAB平台下,通过控制单元尺寸和脉冲参数,对相变存储单元进行电、热性能及相变过程仿真,得到相变存储单元温度、相态分布及电阻变化;首先,改变存储单元的结构尺寸,对相变存储单元电子突触的Reset阈值电压、Reset电流进行研究;其次,改变存储单元结构尺寸与脉冲参数,对长时程抑制(LTD)和长时程增强(LTP)过程的对称性进行研究。仿真研究结果表明:(1)改变边缘加热电极和相变层的尺寸,对Reset阈值电压具有调控作用;减小边缘加热电极宽度和厚度、相变层面积均可以减小Reset电流,而减小相变层厚度会增大Reset电流;增大边缘加热电极厚度和宽度、相变层面积会增大电压对Reset电流的影响,改变相变层厚度不会改变电压对Reset电流的影响;(2)边缘加热电极厚度增加,LTD与LTP过程的对称性变好;随着边缘加热电极宽度、相变层面积、相变层厚度的增加,LTD与LTP过程的对称性先变好后变差;增大LTP过程脉冲幅值和脉宽,LTD与LTP过程的对称性先变好后变差。
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