不同波形電壓刺激下單晶LiNbO3薄膜憶阻器的電阻可塑性研究

顏 昊,潘忻強,,謝 琴,羅文博,,吳傳貴,

(1.重慶郵電大學 光電工程學院,重慶 400065;2.電子科技大學重慶微電子產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究院,重慶 401332;3.電子科技大學 電子科學與工程學院,四川 成都 611731)

隨著物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的發(fā)展,傳感器數(shù)量的急劇增加導致了數(shù)據(jù)量的急劇增加。在現(xiàn)有的架構(gòu)之下,傳感器采集到的所有原始數(shù)據(jù)都需要傳送到中央計算單元進行處理和計算,無法在傳感器端進行處理,這導致數(shù)據(jù)中心計算負荷大、數(shù)據(jù)傳輸延時長、能耗高[1]。近年來,人工智能被用于賦能物聯(lián)網(wǎng),形成人工智能物聯(lián)網(wǎng)(AIoT),從提升物聯(lián)網(wǎng)的智能化水平。但是這樣,一方面,會進一步增加數(shù)據(jù)量;另一方面,人工智能中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算對于算力提出了更高的要求。這導致數(shù)據(jù)量和中央計算單元的計算負荷進一步增大,從而進一步加劇了計算負荷大、傳輸時延長和能耗高的問題[2]。為了解決上述問題,亟需將計算任務(wù)下放到傳感器端,通過在傳感器端進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的邊緣計算,以大幅降低中央計算單元的計算負荷和數(shù)據(jù)傳輸量。

傳感器端的邊緣計算面臨能耗限制以及對高計算速度的要求[3]。然而,目前基于馮·諾依曼架構(gòu)的計算硬件中,內(nèi)存和計算是分離的,這導致了存儲單元和計算單元之間數(shù)據(jù)不斷移動帶來的高能耗和延遲(又被稱為馮·諾依曼瓶頸)[4],已無法滿足傳感器端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)邊緣計算的要求。

憶阻器作為一種新型的器件,可將計算和存儲統(tǒng)一到一個器件上,可以從根本上突破馮·諾依曼瓶頸[5]。并且,由憶阻單元構(gòu)成的憶阻交叉陣列器件具有高度的計算并行性,可在一次運算中直接實現(xiàn)向量與矩陣的乘法運算,這是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算的基礎(chǔ)[6]。此外,基于憶阻器件的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算是在模擬域,可直接對傳感單元的模擬信號進行處理,無需數(shù)字信號與模擬信號之間的來回轉(zhuǎn)換,消除了數(shù)模轉(zhuǎn)換的硬件開銷,進一步降低能耗和延遲[7]。因此,憶阻器被認為是傳感器端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)邊緣計算應(yīng)用中最具潛力的核心器件。

在基于憶阻器的傳感端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)邊緣計算中,實現(xiàn)傳感器與憶阻器的耦合至關(guān)重要。但是,不同的傳感器端輸出的信號具有不同的波形,例如,磁感應(yīng)式傳感器和霍爾式傳感器輸出方波信號,光電式傳感器輸出正弦波信號,位移傳感器輸出三角波信號。因此,需要研究不同信號刺激下的電阻可塑性。

在前期的研究中,研究人員基于單晶LiNbO3(LN)薄膜成功實現(xiàn)了憶阻器的制備[8]。后續(xù)針對其基本憶阻特性開展了研究,由于單晶LN 薄膜中沒有傳統(tǒng)多晶薄膜的晶界和晶粒,薄膜各處微觀結(jié)構(gòu)的一致性好,且可以為憶阻特性的調(diào)控提供良好的微觀結(jié)構(gòu)環(huán)境。通過憶阻特性調(diào)控研究,基于單晶LN 薄膜的憶阻器展現(xiàn)出高一致性、高穩(wěn)定性、穩(wěn)定的多級阻態(tài)以及良好的數(shù)據(jù)保持特性[9-10],這為憶阻器在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算中的應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。在此基礎(chǔ)之上,已有研究人員進一步對其電阻可塑性進行了研究,但是研究中都是使用方波電壓作為激勵[11],尚未對不同波形電壓刺激下的電阻可塑性進行研究。因此,本文針對憶阻器在傳感端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)邊緣計算中應(yīng)用的需求,研究單晶LN 薄膜憶阻器在不同波形(三角波、正弦波、方波)電壓刺激下的電阻可塑性。

本文主要研究了在不同波形電壓的刺激下憶阻器件的電阻可塑性變化規(guī)律,并對其機制進行了分析。通過波形的優(yōu)化抑制了電阻可塑性變化過程中的電阻突變現(xiàn)象。本文的研究工作將為未來基于憶阻器的傳感端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算的實現(xiàn)搭橋鋪路。

1 實驗

本文采用離子注入-鍵合-剝離技術(shù)制備了基于單晶LN 薄膜的憶阻器件。具體過程如下: 先將He+注入到單晶LN 塊材中的一定深度,并在注入后的單晶LN塊材表面沉積Pt 金屬。然后,通過等離子體增強化學氣相沉積(PECVD)在Pt 電極表面和LN 襯底表面分別生長厚度為1 μm 的SiO2鍵合層。然后利用親水性鍵合技術(shù)將已注入的單晶LN 塊材與LN 襯底進行鍵合。注入的單晶LN 在300 ℃下退火3 h 后發(fā)生剝離,單晶LN 薄膜成功轉(zhuǎn)移至LN 襯底上。再利用化學機械拋光技術(shù)對單晶LN 薄膜進行減薄和拋光。接著,采用低能Ar+轟擊技術(shù)對單晶薄膜表面進行后處理,Ar+轟擊時間為18 min,能量為100 eV,得到厚度約100 nm 的單晶LN 薄膜。最后,利用磁控濺射技術(shù)將直徑為200 μm 的圓形Au 電極沉積在LN 薄膜表面。最終得到結(jié)構(gòu)為Au/LN/Pt 的憶阻器,如圖1 所示,其中Au 電極作為上電極,Pt 電極作為下電極。

圖1 基于單晶LN 薄膜的憶阻器結(jié)構(gòu)示意圖Fig.1 Schematic diagram of the memristor based on single-crystalline LiNbO3 thin film

本實驗使用了Keithley 4200 源表和探針臺搭建的測試平臺,主要對包括電阻可塑性在內(nèi)的憶阻器的電學特性進行了測試。測試時將樣品上電極(Au 電極)與Keithley 4200 源表的正極相連,樣品下電極(Pt 電極)與Keithley 4200 源表的負極相連并接地,如圖2所示。

圖2 測試平臺連接示意圖Fig.2 Schematic diagram of the test platform

實驗中測試了三種電壓刺激下的電阻可塑性,電壓刺激分別是方波、正弦波和三角波,如圖3 所示。為了控制變量,保持三種波形的電壓幅值相同,且積分面積都相等。例如,設(shè)置三種波形幅值都為6 V,積分面積都為0.6 V·s,方波脈寬為100 ms,三角波脈寬為200 ms,正弦波脈寬為50π ms。測試電阻可塑性時,在增強過程(Potentiation Process)和抑制過程(Depression Process)中分別施加50 次寫電壓脈沖,在每一次寫電壓刺激后就采用幅值為1 V 的讀電壓去讀取憶阻器的電導值。

圖3 三種電壓的波形圖Fig.3 The diagram of three kinds of voltage stimuli with different waveforms

2 結(jié)果與討論

2.1 憶阻器件的基本憶阻特性

基于所制備的單晶LN 薄膜憶阻器進行研究,首先進行了I-V特性測試,測試時,限制電流設(shè)置為1×10-4A,掃描電壓的施加順序為: 0 V→正電壓最大值→0 V→負電壓最大值→0 V。如圖4(a)所示,當施加電壓在13 V 時,觀察到了電形成過程,在電形成之后,測試了6 V 電壓下的I-V特性曲線,可以觀察到明顯的阻變現(xiàn)象,具有較大的阻變窗口,如圖4(b)所示。

圖4 電學特性。(a)電形成過程;(b)6 V 電壓下的I-V 曲線;(c)高/低阻狀態(tài)的數(shù)據(jù)保持特性Fig.4 Electrical characteristics.(a) Electro-forming process;(b) I-V curve at 6 V;(c) Retention characteristics of HRS/LRS

之后測試了數(shù)據(jù)保持特性,通過施加極性相反的寫脈沖,將測試單元切換到高/低阻狀態(tài),然后每間隔2000 ms 施加一次讀脈沖,讀取其電阻狀態(tài),共讀500次,測試結(jié)果如圖4(c)所示,經(jīng)過1000 s 后,電阻狀態(tài)未發(fā)生明顯變化,展現(xiàn)出良好的數(shù)據(jù)保持特性。

2.2 不同波形的電壓刺激對電阻可塑性的影響規(guī)律

2.2.1 對電阻可塑性中增強過程的影響規(guī)律

在本部分的研究中,首先研究不同波形的電壓刺激對電阻可塑性中增強過程的影響規(guī)律。在增強過程中,控制初始電導相同并均施加50 次脈沖刺激,在每一次脈沖刺激之后,采用幅值為1 V 的讀電壓讀取電導狀態(tài)。如圖5 所示,在增強過程中,在三種不同波形的電壓脈沖刺激下,憶阻器的電導均展現(xiàn)出緩慢漸變的特性。Burr 等在實驗中證明,對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算來說,溫和漸變的響應(yīng)(即憶阻器的電阻/電導在電壓刺激下展現(xiàn)出緩慢漸變的特性)與陡峭的響應(yīng)相比是有利的,可以讓權(quán)重值更有規(guī)律地分布,進而為基于憶阻器件的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算提供較高的分類精度[12]。因此,該憶阻器件在三種不同波形的電壓刺激下展現(xiàn)出的增強特性是有利于后續(xù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算的,有望滿足傳感器端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)邊緣計算的要求。

圖5 不同電壓刺激下的電阻可塑性。(a)幅值為6 V 的方波;(b)幅值為6 V 的正弦波;(c)幅值為6 V 的三角波;(d)幅值為5 V 的方波;(e)幅值為5 V 的正弦波;(f)幅值為5 V 的三角波Fig.5 Resistance plasticity under different voltage stimuli.(a) Square wave with amplitude of 6 V;(b) Sine wave with amplitude of 6 V;(c) Triangle wave with amplitude of 6 V;(d) Square wave with amplitude of 5 V;(e) Sine wave with amplitude of 5 V;(f) Triangle wave with amplitude of 5 V

當電壓幅值均為6 V 時,測試結(jié)果如圖5(a)～(c)所示。經(jīng)過50 次刺激之后,方波刺激下電導變化幅度(ΔG)為72 nS,正弦波刺激下的ΔG為51 nS,三角波刺激下ΔG為42 nS。結(jié)果表明,方波刺激下電導變化幅度最大,正弦波其次,三角波刺激下的電導變化幅度最小。還測試了電壓幅值均為5 V 時,三種波形電壓刺激的影響如圖5(d)～(f),仍然是方波刺激下的電導變化幅度最大,正弦波次之,三角波的最小。

為了厘清產(chǎn)生上述變化規(guī)律的原因,分別測試了50 次幅值為2,3,4 V 的方波刺激下的電導變化ΔG。如圖6(a)～(c),幅值為2 V 和3 V 時,ΔG分別為1 nS 和2 nS,ΔG變化很小,幾乎沒有變化,而當幅值增大到4 V,ΔG為8 nS,變化較為顯著,這說明只有超過一定幅度的電壓脈沖才能夠有效改變憶阻器的電導值,即存在一個可有效改變憶阻器電導的電壓幅值的閾值。如圖6(d)～(f),當上述電壓幅值的閾值一定時,例如,設(shè)3 V 為閾值電壓時,方波中超過閾值電壓部分的占比為50%,正弦波中超過閾值電壓部分的占比為34%,三角波中超過閾值電壓部分的占比為25%,因此,幅值相同且積分面積相同的三種波形的電壓刺激中,方波中高于閾值電壓的部分占比最多,正弦波次之,三角波占比最少,這也就解釋了為何方波刺激下的電導變化幅度最大,正弦波次之,三角波的最小[13]。

圖6 不同幅值方波電壓刺激下的電阻可塑性。(a)2 V;(b)3 V;(c)4 V;不同波形電壓超過閾值部分的積分面積占比。(d)方波;(e)正弦波;(f)三角波Fig.6 Resistance plasticity under different square wave stimuli with different amplitudes.(a) 2 V;(b) 3 V;(c) 4 V;Proportion of integral area of different waveforms exceeding the threshold value.(d) Square wave;(e) Sine wave;(f) Triangle wave

之后,對圖5(a)～(c)中所示的電阻可塑性的增強過程進行了線性度的分析。根據(jù)Tang 等提出的關(guān)于非線性度的計算方法[14],分別計算了這三種波形電壓刺激下增強過程的非線性度值,其值分別為4.01,3.95 和3.42,如圖7 所示。研究發(fā)現(xiàn),線性度的高低主要取決于增強過程中初始階段與后期電導變化的差異。由于初始階段在三角波刺激下的電導變化最小,正弦波次之,方波最大,故在三角波刺激下,電導在初始階段和后期的變化差異最小,正弦波次之,方波最大。因此,三角波刺激下的線性度最高,正弦波次之,方波的最低。而Chen 等的研究表明,基于非線性度值小于6 的憶阻器件,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算學習精度即可達到92%,所以本研究中三種波形電壓刺激下的電阻可塑性線性度已經(jīng)可以滿足神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算要求[15]。

由前文的分析可知,因為方波中高于閾值電壓的部分占比最多,正弦波次之,三角波占比最少,所以在波形為方波的初次電壓刺激下的電導變化最大,在波形為正弦波的初次電壓刺激下的電導變化次之,在波形為三角波的初次電壓刺激下的電導變化最小。因此,增強過程線性度由低至高依次為: 在方波刺激下的增強過程、在正弦波刺激下的增強過程、在三角波刺激下的增強過程。

2.2.2 對電阻可塑性中抑制過程的影響規(guī)律

在增強過程后,也對電阻可塑性中的抑制過程進行了測試,測試結(jié)果如圖8(a)～(c)所示。由圖可知,在波形分別為方波、正弦波、三角波的三組等幅電壓刺激下,抑制過程的第一個點都呈現(xiàn)出電導突變現(xiàn)象,即在第一個電壓刺激下,憶阻器就從低電阻狀態(tài)跳變至較高的電阻狀態(tài),第一次電壓刺激后的電導變化量在整個抑制過程中電導變化總量中的占比分別為91.2%,89.6%,87.5%。換言之,在抑制過程中,第一次刺激后,電導的變化量顯著高于后續(xù)刺激下電導的變化量。

圖8 抑制過程中不同電壓刺激下的第一個點電導變化量占總變化量的比例。(a)方波;(b)正弦波;(c)三角波;(d)遞增方波刺激下的抑制過程;(e)幅值從-1.1 V 逐漸增加到-6 V 的遞增方波示意圖Fig.8 The proportion of the conductivity change at the first point to the total change under different voltage stimuli during the depression process.(a)Square wave;(b) Sine wave;(c) Triangle wave;(d) The depression process under the square waves in (e);(e) Schematic diagram of the sequence of square wave with gradual increase amplitude from -1.1 V to -6 V

為了調(diào)節(jié)抑制過程的突變,就需要降低第一次刺激導致的電導變化量,同時增加后續(xù)電導刺激下的電導變化量。在Sridhar 等的研究中,證明了可通過改變電壓脈沖組合調(diào)控電阻可塑性[16]。在本文中,通過調(diào)整電壓刺激的幅值來實現(xiàn),設(shè)計了另外一種電壓方案,將50 次電壓脈沖設(shè)置成遞增的方波,從-1.1 V 增加到-6 V,每次增加-0.1 V,初始階段通過降低幅值,減少初期的電導變化量,后續(xù)逐漸增加幅值,增加后續(xù)的電導變化量。每施加一次電壓脈沖后,均采用幅值為1 V 的讀電壓讀取電導值。如圖8(d)～(e)所示,第一次電壓刺激后的電導變化量占整個抑制過程中電導變化總量的61.8%,顯著低于在之前的三個不同波形的電壓刺激下抑制過程中第一次刺激后變化量的占比,電導突變現(xiàn)象得到明顯改善,相應(yīng)的整個電阻可塑性過程的對稱性也顯著提升,如圖9 所示。

圖9 不同電壓波形刺激下的電阻可塑性曲線。(a)方波;(b)正弦波;(c)三角波;(d)幅值從-1.1 V 逐漸增加到-6 V 的遞增方波Fig.9 Resistance plasticity curves under different voltage stimuli with different waveforms.(a) Square wave;(b) Sine wave;(c) Triangle wave;(d) The sequence of square wave with the gradual increase amplitude from -1.1 V to -6 V

3 結(jié)論

本文研究了單晶LN 薄膜憶阻器在方波、正弦波、三角波刺激下的電阻可塑性變化規(guī)律。在電壓幅值和積分面積相同的情況下,在方波刺激下的電導變化幅度最大,正弦波次之,三角波最小,在電壓刺激的幅值為6 V 時,方波刺激下電導變化可達72 nS,正弦波為51 nS,三角波為42 nS。經(jīng)過測試與分析,在電壓幅值和積分面積相同的條件下,電導變化幅度的差異主要由不同波形中超過特定閾值部分的面積的差異引起。在增強過程中,三角波刺激下的線性度最高,正弦波其次,方波最低。而在抑制過程中,在三種不同的波形電壓刺激下,均觀察到電阻突變的現(xiàn)象。基于對電阻突變過程原因的分析,本文通過使用幅值漸變電壓脈沖序列來抑制該突變過程。本文的工作為未來實現(xiàn)傳感器端基于憶阻器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)邊緣計算奠定了基礎(chǔ)。