[发明专利]一种基于电极堆栈的界面型多态阻变存储器及其制备方法

说明书

本发明属于多态存储领域，公开了一种基于电极堆栈的界面型多态阻变存储器及其制备方法，所述多态阻变存储器包括衬底和衬底上自下而上依次沉积的底部电极、氧离子存储层、活性电极堆栈层和顶部电极；活性电极堆栈层包括自下而上依次设置的若干电极层，若干电极层分别采用活性不同的活性金属材料制作，最下方的电极层与氧离子存储层接触，最上方的电极层与顶部电极接触。在外加电压的作用下，能够通过氧离子存储层中的氧离子逐级氧化活性电极堆栈层，改变活性电极堆栈层的氧化厚度，进而改变活性电极堆栈层的界面势垒高度，产生不同的导电状态，实现多个电阻状态的阻变存储器。

技术领域

本发明属于多态存储领域，涉及一种基于电极堆栈的界面型多态阻变存储器及其制备方法。

背景技术

现阶段人工智能领域仍沿用传统的冯诺依曼体系结构，实行二进制运算，信息在存储器与处理器之间传输过程仍需通过总线来实现，这意味着总线上的数据传输会产生大量的功耗损失。相比而言，人脑在处理同样等量数据时功耗要低得多，因此人们逐渐意识到基于冯诺依曼架构的人工智能是无法实现真正的类脑智能，只有对硬件结构进行优化才能真正实现类脑计算。人类大脑神经系统由各个神经突触相互连接所构成的，是具有学习和记忆能力的认知网络，随着人工智能与集成电路领域的快速发展，从模拟神经突触基本功能的电子器件出发，构建出人工神经网络，将带来计算机体系结构翻天覆地的变化。

阻变存储器(RRAM)作为一种新兴的非挥发性存储器，其操作电压较低、功耗较小且结构简单易于集成，RRAM可以实现多种阻值状态下的切换，这就意味着存储窗口较大，可以实现多阻态存储，有望模拟生物突触功能，实现类脑神经形态计算，因此成为新型存储器领域的研究热点。

但是，在过去的一些阻变存储器多态实现研究中，由于材料选择和器件设计，主要基于导电细丝理论来进行实现，而导电细丝的形成和熔断并不是固定在某个区域的，具有很大的随机性，导电细丝的随机性会导致整个阻变过程难以控制，进而导致阻变存储器的电学性能稳定性较差。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术中，由于导电细丝的形成和熔断的随机性，导致现有多态阻变存储器的电学性能稳定性差的缺点，提供一种基于电极堆栈的界面型多态阻变存储器及其制备方法。

为达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以实现：

本发明一方面，一种基于电极堆栈的界面型多态阻变存储器，包括衬底和衬底上自下而上依次沉积的底部电极、氧离子存储层、活性电极堆栈层和顶部电极；

活性电极堆栈层包括自下而上依次设置的若干电极层，若干电极层分别采用活性不同的活性金属材料制作，最下方的电极层与氧离子存储层接触，最上方的电极层与顶部电极接触；

其中，氧离子存储层用于存储可移动氧离子，并在外加电压的作用下向活性电极堆栈层释放氧离子或从活性电极堆栈层获取氧离子；

活性电极堆栈层用于在外加电压的作用下向氧离子存储层释放氧离子或从氧离子存储层获取氧离子。

本发明多态阻变存储器进一步的改进在于：

所述若干电极层的厚度均小于2nm。

所述氧离子存储层采用过渡金属氧化物或复杂氧化物制作。

所述衬底为SiO₂衬底或Si衬底。

所述活性金属材料包括Mg、Ti、Al、Hf、Ni和Zn。

所述若干电极层选用的活性金属材料的活泼性沿若干电极层自下而上的顺序依次减弱。

所述底部电极采用金属单质、合金材料、导电氧化物、氮化物或P/N型Si材料制作；所述顶部电极采用金属单质、合金材料、导电氧化物、氮化物或P/N型Si材料制作。