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我們不能不提到ReRAM在安全應用方面的優勢。無論是物理不可克隆函數（PUF）和真隨機數生成器（TRNG）等SoC安全解決方案，還是用于智能卡等安全應用的SoC嵌入式NVM，ReRAM都提供了一種固有的安全解決方案。與閃存等浮柵器件不同，ReRAM不使用任何電荷或其他粒子，因此使用電子束更難感知或改變其內部狀態。因為ReRAM對電磁場免疫，所以與MRAM不同，它也可以很容易地抵御磁性攻擊。此外，由于ReRAM位單元深深嵌入在BEOL集成的兩個金屬層之間（圖3），因此它更容易受到光學攻擊。最后但同樣重要的是，ReRAM可以擴展到小的幾何形狀，因此關鍵信息可以以這些幾何形狀嵌入芯片中，而不是放在單獨的芯片上，在那里可以更容易地監控芯片間通信。
圖2:
在汽車中發現NVM的一些地方
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在汽車中發現NVM的一些地方
雷拉姆的未來
在這篇文章中，我們似乎涵蓋了ReRAM的所有可能應用，但由于幾乎每個電子產品都需要一些NVM，因此ReRAM的優勢是巨大的。Flash正在達到極限，是時候開發一種新的NVM了，它可以為電子設備的新時代提供動力。到了ReRAM的時候了用于內存計算的聚合物納米憶阻器90%產量摘要
具有輕質和機械靈活性的聚合物憶阻器是低功耗邊緣計算范例的卓越候選者。然而，大多數聚合物的結構不均勻性通常導致隨機電阻開關特性，這降低了納米級器件的產量和可靠性。在這篇文章中，我們報告說，通過采用二維共軛策略，聚合物憶阻器的產量達到了創紀錄的90%，具有小型化和低功率潛力。通過用2D共軛噻吩衍生物構建共面大分子，以增強薄膜的π–π堆疊和結晶度，在整個聚合物層上發生均勻切換，32 ns，D2D變化降至3.16%~8.29%，產量接近90%，可擴展至100 納米級，功耗約為10−15 J/鉆頭。聚合物憶阻器陣列能夠充當神經形態計算任務的算術邏輯元件和乘法累積加速器。
介紹
進入如今的物聯網、大數據和人工智能時代，全球數據在市政交通管制、國內安全監控、醫療服務、工業生產等領域呈指數級增長1，到20202年，全球數據總量已達到40萬億GB，即每人5 TB，3。這些在傳感器終端收集的大量模擬信號通常通過遠程數據中心和共享計算資源上傳到云端進行大規模存儲和按需處理。盡管將繁重的提升數據存儲、處理和處理從用戶端設備遷移到虛擬密碼空間顯示了節省成本、提高生產力和信息安全的優勢，然而，將冗余無效數據無差別地傳輸到云會導致計算資源的嚴重浪費和巨大的功耗4，5，6。據預測，能源匱乏是信息技術行業在本世紀中葉面臨的最嚴峻挑戰7。因此，非常希望在物理設備或數據源處或附近發生的新的電子設備和低功耗邊緣計算范式為云計算提供實時數據處理和預篩選的重要補充，特別是當需要對周圍發生的事情做出快速響應時，例如在車輛自動駕駛過程中對路上障礙物的即時檢測和躲避。
聚合物納米憶阻器
最近研究得很好的憶阻器，具有CMOS兼容性7、快速開關速度和低功率潛力8，被認為是高密度信息存儲的有前途的候選者9。電阻的非易失性重新配置，加上簡單的兩端結構和三維集成能力，也使憶阻器交叉陣列能夠執行大規模的內存計算任務10，11。在馮·諾依曼體系結構的計算機系統中，消除物理分離的中央處理單元和存儲器層次之間頻繁的數據移動將提高計算效率，并降低處理數據密集型工作負載時的能耗。特別是，在憶阻器中加入輕質聚合物作為開關矩陣，在低功耗柔性邊緣計算應用中顯示出優越的優勢12，13，14，15，16。基于電荷捕獲和去捕獲、電荷轉移（CT）、電化學氧化還原反應、構象重構、離子遷移等機制17，聚合物憶阻器器件中發生了局部電阻切換，其中在富含缺陷的區域18、19、20、21中的局部增強電場下更容易且優選地產生高導電區域（或導電細絲）。由于缺陷和內部電場的空間不均勻性，以及因此開關矩陣內導電絲的隨機分布，將憶阻器縮小到納米級可能導致某些器件被分配在顯示不同電行為或根本不顯示任何電阻開關特性的區域中。盡管聚合物憶阻器在低功耗邊緣計算應用中顯示出雄心勃勃的科學重要性，但其較差的制造成品率和可靠性仍然是阻礙其直接實際應用的主要問題。 |
