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研究进展:二维忆阻器阵列与硅选择器的异质集成,存内计算硬件 | Nature Communications

今日新材料 2025-03-23 23:48
文章摘要
本文介绍了新加坡国立大学的研究团队在Nature Communications上发表的一项研究,他们开发了一种新型的存内计算硬件系统,该系统通过将二维二硒化铪(HfSe2)忆阻器与硅选择器进行异质集成,解决了传统忆阻器交叉阵列在尺寸、潜行电流和外围电路集成方面的挑战。研究团队构建了一个32×32的单选择器单忆阻器(1S1R)阵列,该阵列显著降低了潜行电流,并实现了89%的成品率。此外,该系统在能量效率和响应时间上优于现有的2D材料基忆阻器。通过时域检测电路和全硬件实现的二进制卷积神经网络(CNN),该系统在模式识别任务中达到了97.5%的准确率,展示了其在人工智能应用中的潜力。
研究进展:二维忆阻器阵列与硅选择器的异质集成,存内计算硬件 | Nature Communications
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