Self‐Rectifying Memristors for Three‐Dimensional In‐Memory Computing

记忆电阻器 神经形态工程学 冯·诺依曼建筑 可扩展性 计算机科学 电阻随机存取存储器 横杆开关 计算机体系结构 记忆晶体管 路径(计算) 分布式计算 嵌入式系统 计算机硬件 电子工程 电气工程 人工智能 人工神经网络 计算机网络 电信 工程类 数据库 电压 操作系统
作者
Shengguang Ren,Awei Dong,Yang Ling,Yibo Xue,Jiancong Li,Yingjie Yu,Houji Zhou,Wenbin Zuo,Yi Li,Wei‐Ming Cheng,Xiang Miao
出处
期刊:Advanced Materials [Wiley]
卷期号:36 (4) 被引量:2
标识
DOI:10.1002/adma.202307218
摘要

Costly data movement in terms of time and energy in traditional von Neumann systems is exacerbated by emerging information technologies related to artificial intelligence. In-memory computing (IMC) architecture aims to address this problem. Although the IMC hardware prototype represented by a memristor is developed rapidly and performs well, the sneak path issue is a critical and unavoidable challenge prevalent in large-scale and high-density crossbar arrays, particularly in three-dimensional (3D) integration. As a perfect solution to the sneak-path issue, a self-rectifying memristor (SRM) is proposed for 3D integration because of its superior integration density. To date, SRMs have performed well in terms of power consumption (aJ level) and scalability (>102 Mbit). Moreover, SRM-configured 3D integration is considered an ideal hardware platform for 3D IMC. This review focuses on the progress in SRMs and their applications in 3D memory, IMC, neuromorphic computing, and hardware security. The advantages, disadvantages, and optimization strategies of SRMs in diverse application scenarios are illustrated. Challenges posed by physical mechanisms, fabrication processes, and peripheral circuits, as well as potential solutions at the device and system levels, are also discussed.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
ccx完成签到,获得积分10
1秒前
2秒前
4秒前
wang完成签到,获得积分20
4秒前
彭洪泽完成签到,获得积分20
5秒前
ANEWKID发布了新的文献求助10
5秒前
奥利奥完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
叶艳霞完成签到,获得积分10
6秒前
7秒前
7秒前
潇湘雪月发布了新的文献求助10
7秒前
小屁孩完成签到,获得积分10
9秒前
10秒前
满锅完成签到,获得积分10
10秒前
Clq完成签到,获得积分20
10秒前
zxer发布了新的文献求助10
11秒前
秋雪瑶应助一杯冰可乐采纳,获得10
11秒前
赤墨发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
13秒前
15秒前
16秒前
ste11ar完成签到,获得积分20
16秒前
16秒前
17秒前
wuyu发布了新的文献求助10
18秒前
Mm完成签到,获得积分10
18秒前
潇湘雪月发布了新的文献求助10
18秒前
天天快乐应助zxer采纳,获得30
19秒前
科研通AI2S应助重启龙少采纳,获得10
19秒前
chinh完成签到,获得积分10
19秒前
研友_84mk0L完成签到,获得积分10
19秒前
Flora发布了新的文献求助10
19秒前
20秒前
20秒前
111111发布了新的文献求助10
20秒前
BY完成签到,获得积分10
21秒前
和谐无颜发布了新的文献求助10
21秒前
在水一方应助程皮皮采纳,获得10
23秒前
高分求助中
One Man Talking: Selected Essays of Shao Xunmei, 1929–1939 1000
Yuwu Song, Biographical Dictionary of the People's Republic of China 700
[Lambert-Eaton syndrome without calcium channel autoantibodies] 520
The three stars each: the Astrolabes and related texts 500
Revolutions 400
Diffusion in Solids: Key Topics in Materials Science and Engineering 400
Phase Diagrams: Key Topics in Materials Science and Engineering 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 有机化学 工程类 生物化学 纳米技术 物理 内科学 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 电极 光电子学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 2448385
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2123011
关于积分的说明 5401154
捐赠科研通 1851865
什么是DOI,文献DOI怎么找? 920992
版权声明 562185
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 492680