一文深入了解忆阻器/神经元网络测试！（附白皮书下载&直播回顾）
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忆阻器英文名为memristor, 由“memory” 与”resistor“合成，用符号m表示，与电阻r，电容c，电感l构成四种基本无源电路器件，能够实现0、1信息存储，是一种新一代非易失存储器，通常称为阻变存储器（rram）。忆阻器具有高速、低功耗、易集成、以及与cmos工艺兼容等优势②。
今年的泰克云上大讲堂，也有为大家详细介绍过忆阻器的发展及测试方案，本期的白皮书内容可与直播回放结合观看喔~
本期白皮书内容主要包括：
■ 概述
■ 忆阻器测试
• 忆阻器参数表征、分类及测试流程
• 忆阻器基础研究测试
• 忆阻器性能研究测试
i. 非易失存储器性能测试
ii. 神经突触阻变动力学测试
• 忆阻器集成及应用研究测试
• 忆阻器/神经元网络测试系统的必要性
■ 泰克忆阻器/神经元网络测试系统
概述
忆阻器是连接磁通量与电荷之间关系的纽带（图一），在无源电路器件中，r揭示了电压与电流之间的关系，l揭示了电流与磁通量之间的关系，c揭示了电压与电量之间的关系，而电量与磁通量之间的关系，很久以来一直未受到关注。1971年，美籍华裔科学家蔡绍棠教授从电路理论完备性角度预测除电阻、电容、电感之外，还存在第四种遗失的无源基本电路元件，表征电荷与磁通量之间的关系，并从数学上进行了推到（图二），将该遗失的无源器件命名为忆阻器②。
图一①
图二
尽管理论上早已推导出忆阻器的概念，但由于上世纪七八十年代半导体器件的飞速发展，这一理论并未引起重视。直到2006年，hp实验室才证明了crossbar 结构的忆阻器的存在，并于2008年在《nature》上发表。
随着忆阻器研究的不断深入，多种实现机制被发现（图三），主要分为无机忆阻物理机制与有机忆阻物理机制。现阶段各方面性能均衡且接近实用的rram主要是基于氧空位或金属丝导电通道的忆阻器件，这两类器件的研究最广泛，物理机制了解得最深入，调控方法也最完善。相比而言，其它机理的忆阻器件还需更多更深入的研究工作②。
图三④
在忆阻器研究不断取得新成果的同时，基于忆阻器的多功能耦合器件也成为研究人员关注的热点，成为新型信息器件的重要发展路径。这些新型耦合器件包括：磁耦合器件、光耦合器件、超导耦合器件、柔性忆阻器件、铁电耦合器件等②。
忆阻器研究涉及微电子、凝聚态物理、材料学、电路与系统、计算机、自动化、人工智能和神经生物学等多学科领域，属于新兴交叉学科②。
忆阻器备受关注的重要应用领域包括：非易失存储（nonvolatile memory），逻辑运算（logic computing），以及类脑神经形态计算（brain-inspired neuromorphic computing）等。这三种截然不同又相互关联的技术路线，为发展信息存储与处理融合的新型计算体系架构，突破传统冯·诺伊曼架构（图四左）瓶颈，提供了可行的路线。
基于忆阻器非易失性逻辑运算的架构为数字式信息存储与处理融合方式（图四右），图五示意出一个64 level的忆阻器，相当于8bit 乘法器+8bit加法器+8bit存储器，完美诠释了忆阻存储与计算的融合。
图四⑤
图五③
基于忆阻器的类脑神经形态计算架构为模拟式信息存储与处理融合方式。类脑计算是借鉴神经科学处理信息的基本原理，面向人工智能，发展新的非冯诺依曼计算技术。类脑计算系统是人工智能的基石，拥有极为广阔的应用前景。神经形态计算芯片集成了受神经生物学系统启发的一系列功能，物理结构类似于人工神经网络，每个神经形态芯片都包含许多与人工神经元相对应的小型计算单元，这些单元相互连结，形成非线性复杂网络系统。人工神经元网络的单元由新型高速非易失存储器组成的阵列构成，图六为将神经元网络映射为忆阻器阵列的示意图。
图六③
目前，国内忆阻器研究在材料体系、物理机制、性能优化、规模集成、非线性电路和类脑神经形态计算等方面取得了令人鼓舞的进展，但在忆阻器可靠性、阵列的控制电路设计，以及cmos集成工艺等方面还需要研究者和广大工程技术人员协同攻关②，更需要针对忆阻器不同研究阶段的专业的测试系统保驾护航。
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忆阻器测试
1
忆阻器参数表征、分类及测试流程
忆阻器具有阻变存储的功能，因此有类似存储器“置0”和“置1”以及及读操作，只不过“置0”被称为“reset”，即从低阻态（lrs）重置为高阻态（hrs），反之被称为set，即“置1”操作（图七）。
图七③
由图七可以看出，set/reset 电压、电流，lrs/hrs 电阻等都是忆阻器的基本参数。通过对这些参数测试并进行相应的计算，即可得到图八表中的信息对忆阻器进行表征。根据使忆阻器发生电阻转变所需的电压极性，可以将忆阻器分为单极性和双极性两类。根据忆阻器的电阻转变过程中是否存在明确的开关阈值电压，还可以将忆阻器大致分为数字式与模拟式忆阻器。忆阻器可以是非易失性的，也可以是易失形的；可以是无源的，也可以是有源的②。
图八
忆阻器基本参数测试以i-v或v-i曲线测试为主。1971年，蔡绍棠教授推导出两类理想忆阻器公式：
式（1）中m为忆阻值，被称为电荷控制型理想忆阻器，或电流控制型理想忆阻器。式（2）中w为忆导值，被称为磁通控制型理想忆阻器，或电压控制型理想忆阻器。电荷控制型与磁通控制型理想忆阻器在数学上是等价的，如果对理想忆阻器施加任意周期性电压（电流）信号，然后将激励电压（电流）和响应电压（电流）作图，得到的李萨如曲线是一个斜“8”字形的紧捏型迟滞回线（pinched hysteresis loop）（图九），蔡绍棠教授与《忆阻器导论》编著者们商议后，将其简写为“捏滞回线”，并以此作为忆阻现象的标志性判据②。
图九⑥
近年来，研究人员在多种材料和器件中都发现了捏滞回线这一特征现象，并将这类器件都称为忆阻器或具有忆阻特性的器件。基于此，蔡绍棠教授2011年撰文提出，不管何种阻变材料或者何种机制，只要二端器件能够展现捏滞回线这一特征，就是忆阻器。之后又在2013年总结了忆阻器的三条简单判据②：
· 在双极性周期电信号激励下，器件在v-i平面的点特性为一个捏滞回线；
· 当电信号扫描频率增大时，捏滞回线波瓣面积持续减小；
· 当扫描频率趋近无穷大时，捏滞回线收缩为一条单值函数（图十）。
图十②
为进一步理清忆阻器的概念，完善忆阻器理论，2015年蔡绍棠教授再次撰文将忆阻器分类为理想型忆阻器、理想通用型忆阻器、通用型忆阻器和拓展型四类忆阻器，图十一示意出这四类忆阻器之间的关系②。
图十一
在忆阻系统的概念逐渐被人们接受后，另外两种记忆电路元件的概念，忆容（memcapacitor）与忆感（meminductor）也被相继提出，其感念是否正确，是否能够物理实现以及潜在的应用价值得到研究人员的广泛关注与探讨②。
图十二
忆阻器材料体系和物理机制的研究是忆阻器基础研究，捏滞回线的测试最为重要。在基础研究的基础上，需要对忆阻器进行性能优化，规模集成以及神经形态计算、图像识别等应用层面的研究。不同的研究领域都需要特定的测试仪器，图十二示意出忆阻器研究测试流程。
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概述
忆阻器是连接磁通量与电荷之间关系的纽带（图一），在无源电路器件中，r揭示了电压与电流之间的关系，l揭示了电流与磁通量之间的关系，c揭示了电压与电量之间的关系，而电量与磁通量之间的关系，很久以来一直未受到关注。1971年，美籍华裔科学家蔡绍棠教授从电路理论完备性角度预测除电阻、电容、电感之外，还存在第四种遗失的无源基本电路元件，表征电荷与磁通量之间的关系，并从数学上进行了推到（图二），将该遗失的无源器件命名为忆阻器②。
图一①
图二
尽管理论上早已推导出忆阻器的概念，但由于上世纪七八十年代半导体器件的飞速发展，这一理论并未引起重视。直到2006年，hp实验室才证明了crossbar 结构的忆阻器的存在，并于2008年在《nature》上发表。
随着忆阻器研究的不断深入，多种实现机制被发现（图三），主要分为无机忆阻物理机制与有机忆阻物理机制。现阶段各方面性能均衡且接近实用的rram主要是基于氧空位或金属丝导电通道的忆阻器件，这两类器件的研究最广泛，物理机制了解得最深入，调控方法也最完善。相比而言，其它机理的忆阻器件还需更多更深入的研究工作②。
图三④
在忆阻器研究不断取得新成果的同时，基于忆阻器的多功能耦合器件也成为研究人员关注的热点，成为新型信息器件的重要发展路径。这些新型耦合器件包括：磁耦合器件、光耦合器件、超导耦合器件、柔性忆阻器件、铁电耦合器件等②。
忆阻器研究涉及微电子、凝聚态物理、材料学、电路与系统、计算机、自动化、人工智能和神经生物学等多学科领域，属于新兴交叉学科②。
忆阻器备受关注的重要应用领域包括：非易失存储（nonvolatile memory），逻辑运算（logic computing），以及类脑神经形态计算（brain-inspired neuromorphic computing）等。这三种截然不同又相互关联的技术路线，为发展信息存储与处理融合的新型计算体系架构，突破传统冯·诺伊曼架构（图四左）瓶颈，提供了可行的路线。
基于忆阻器非易失性逻辑运算的架构为数字式信息存储与处理融合方式（图四右），图五示意出一个64 level的忆阻器，相当于8bit 乘法器+8bit加法器+8bit存储器，完美诠释了忆阻存储与计算的融合。
图四⑤
图五③
基于忆阻器的类脑神经形态计算架构为模拟式信息存储与处理融合方式。类脑计算是借鉴神经科学处理信息的基本原理，面向人工智能，发展新的非冯诺依曼计算技术。类脑计算系统是人工智能的基石，拥有极为广阔的应用前景。神经形态计算芯片集成了受神经生物学系统启发的一系列功能，物理结构类似于人工神经网络，每个神经形态芯片都包含许多与人工神经元相对应的小型计算单元，这些单元相互连结，形成非线性复杂网络系统。人工神经元网络的单元由新型高速非易失存储器组成的阵列构成，图六为将神经元网络映射为忆阻器阵列的示意图。
图六③
目前，国内忆阻器研究在材料体系、物理机制、性能优化、规模集成、非线性电路和类脑神经形态计算等方面取得了令人鼓舞的进展，但在忆阻器可靠性、阵列的控制电路设计，以及cmos集成工艺等方面还需要研究者和广大工程技术人员协同攻关②，更需要针对忆阻器不同研究阶段的专业的测试系统保驾护航。
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忆阻器测试
1
忆阻器参数表征、分类及测试流程
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图七③
由图七可以看出，set/reset 电压、电流，lrs/hrs 电阻等都是忆阻器的基本参数。通过对这些参数测试并进行相应的计算，即可得到图八表中的信息对忆阻器进行表征。根据使忆阻器发生电阻转变所需的电压极性，可以将忆阻器分为单极性和双极性两类。根据忆阻器的电阻转变过程中是否存在明确的开关阈值电压，还可以将忆阻器大致分为数字式与模拟式忆阻器。忆阻器可以是非易失性的，也可以是易失形的；可以是无源的，也可以是有源的②。
图八
忆阻器基本参数测试以i-v或v-i曲线测试为主。1971年，蔡绍棠教授推导出两类理想忆阻器公式：
式（1）中m为忆阻值，被称为电荷控制型理想忆阻器，或电流控制型理想忆阻器。式（2）中w为忆导值，被称为磁通控制型理想忆阻器，或电压控制型理想忆阻器。电荷控制型与磁通控制型理想忆阻器在数学上是等价的，如果对理想忆阻器施加任意周期性电压（电流）信号，然后将激励电压（电流）和响应电压（电流）作图，得到的李萨如曲线是一个斜“8”字形的紧捏型迟滞回线（pinched hysteresis loop）（图九），蔡绍棠教授与《忆阻器导论》编著者们商议后，将其简写为“捏滞回线”，并以此作为忆阻现象的标志性判据②。
图九⑥
近年来，研究人员在多种材料和器件中都发现了捏滞回线这一特征现象，并将这类器件都称为忆阻器或具有忆阻特性的器件。基于此，蔡绍棠教授2011年撰文提出，不管何种阻变材料或者何种机制，只要二端器件能够展现捏滞回线这一特征，就是忆阻器。之后又在2013年总结了忆阻器的三条简单判据②：
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· 当电信号扫描频率增大时，捏滞回线波瓣面积持续减小；
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图十②
为进一步理清忆阻器的概念，完善忆阻器理论，2015年蔡绍棠教授再次撰文将忆阻器分类为理想型忆阻器、理想通用型忆阻器、通用型忆阻器和拓展型四类忆阻器，图十一示意出这四类忆阻器之间的关系②。
图十一
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图十二
忆阻器材料体系和物理机制的研究是忆阻器基础研究，捏滞回线的测试最为重要。在基础研究的基础上，需要对忆阻器进行性能优化，规模集成以及神经形态计算、图像识别等应用层面的研究。不同的研究领域都需要特定的测试仪器，图十二示意出忆阻器研究测试流程。
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