基于HfZrO2隧道结的可调切换机制：面向高性能突触阵列的材料与结构工程探索

《Advanced Science》：Tunable Switching Mechanisms in HfZrO2-Based Tunnel Junctions for High-Performance Synaptic Arrays

本文是一篇聚焦于先进存储器与类脑计算硬件的前沿研究论文，并非医学或生命科学领域的综述。其核心是系统性地研究了基于HfZrO2(HZO) 的铁电隧道结 (FTJ)，通过优化底部电极与界面层来精准调控氧空位 (VO) 浓度，从而实现了铁电切换、缺陷调制切换及两者混合的三种可控操作模式。优化后的器件展现出优异的隧穿电阻率 (TER) 性能，并成功构建了大规模FTJ阵列，将其集成于存内计算的视觉变换器 (ViT) 架构中，为实现高能效、可扩展的下一代存储与神经形态系统提供了关键的硬件平台。

　　

可调控的切换机制与性能优化

为实现高密度、高性能的存储与神经形态计算，铁电隧道结 (FTJ) 因其结构简单、与CMOS工艺兼容以及可实现多级电导等优势，成为备受关注的候选器件。其核心工作原理在于通过铁电极化翻转来调制隧穿势垒，从而改变隧穿电阻率 (TER)。传统观点认为，增强铁电剩余极化 (P_r) 是提升TER比的关键。然而，本文研究发现，在HfZrO₂(HZO) 这类铁电材料中，除了极化翻转，氧空位 (V_O) 的重新分布与导电细丝的形成/断裂等阻变机制也会显著影响载流子输运。因此，未来的研究不应只关注极化增强，更需考虑FTJ中多种阻变机制的共存与调控。基于此，本研究旨在通过材料和结构工程，探究FTJ中不同阻变机制的调控方法，特别是通过操控HZO薄膜中的氧空位浓度，以实现可扩展的混合切换FTJ阵列。MFIS和FTJ_MFIM）的示意图、TEM图像、元素分布以及电学性能对比。">

器件结构与电学特性对比

研究首先制备了两种基本结构：金属-铁电-界面层-硅 (FTJ_MFIS) 和金属-铁电-界面层-金属 (FTJ_MFIM) FTJ。电学测试发现，两者表现出显著差异。FTJ_MFIS的TER比随最大电压 (V_Max) 持续增长且不饱和，并且在约4 V后出现第二次电流陡增；而FTJ_MFIM的TER比则趋于饱和，且高/低阻态 (I_T) 差异在较高读取电压下可忽略。通过与非铁电的阻变存储器 (ReMem) 对比，证实FTJ_MFIS中的异常TER增长源于HZO中氧空位重新分布引起的阻变切换机制，与铁电极化切换共存。XPS深度分析进一步确认，FTJ_MFIS中的氧空位浓度远高于FTJ_MFIM。丰富的氧空位一方面作为陷阱中心促进陷阱辅助隧穿 (TAT)，降低了TER比；另一方面，在高电场下驱动了阻变切换，从而产生了第二次电流跃升。温度依赖性测试和传导机制分析表明，FTJ_MFIM的电流传导主要受温度不敏感的Fowler-Nordheim (F-N) 隧穿支配，而FTJ_MFIS则对温度敏感，显示出阻变切换的主导地位。

增强TER比的设计策略

为构建低功耗、可扩展的大规模阵列，MFIM结构（使用金属底电极）更具优势，但其TER比较低。研究团队提出了两种增强策略：

1. 1.
   界面层工程：在HZO和Al₂O₃界面层之间插入1 nm的ZrO₂层，构成FTJ_MFIIM结构。ZrO₂的插入促进了HZO结晶并增加了铁电正交相 (o相) 比例，从而增强了剩余极化 (P_r)。这使得器件在低阻态 (LRS) 电流相近的情况下，高阻态 (HRS) 的隧穿起始电压 (V_th,1) 发生正移，最终显著提升了TER比。
2. 2.
   氧空位调控：通过更换底部电极材料（Mo, W, TiN, Ti），利用不同金属的氧清除效应来调控HZO薄膜内部的氧空位浓度。结果表明，氧空位浓度与铁电性增强（o相比例和P_r）直接相关。使用TiN底电极的器件在较低操作电压下实现了最大的TER比提升。特别地，在Mo底电极上插入Ti层（形成TiO_x）的FTJ_MFIIM(Ti) 器件，其氧空位浓度与FTJ_MFIS相当，在高电压下（超过4.3 V）表现出明显的第二次电流跃升，实现了铁电切换与阻变切换共存的“混合切换”行为，TER比超过了10⁴。2插层和不同底电极的FTJ_MFIIM结构、元素分析、电学性能对比以及氧空位比例分析，揭示了界面工程和氧空位控制对器件性能的影响。">
   通过分析，FTJ_MFIIM(Ti) 在极化切换区域表现出温度不敏感的F-N隧穿特征，而在混合切换区域则显示出温度依赖的Poole-Frenkel (P-F) 发射特征，证实了两种机制共存。耐久性和保持性测试表明，优化的FTJ器件能够承受超过10⁸次的循环并在10⁴秒内保持稳定的高低阻态分离，验证了其作为非易失性存储器的可行性。

大规模FTJ阵列及其神经形态应用

为验证其实际应用潜力，研究团队基于优化后的FTJ_MFIIM(Ti) 堆栈，成功制备了一个42 × 42的大规模FTJ交叉阵列，包含1764个单元。阵列表现出良好的均匀性，程序态和擦除态电流分布集中，TER分布跨越约两个数量级，为表示多级突触权重提供了足够裕度。通过施加半选电压的抑制方案，实现了对选定单元的独立编程而无扰相邻单元，这对于高密度阵列的可靠操作至关重要。向量-矩阵乘法 (VMM) 操作测试表明，该阵列能够在随机寻址下实现精确的电流累加，输出电流与选定单元数量呈线性关系，均方根误差 (RMSE) 低至0.385 pA，证明了其并行计算能力。

基于FTJ阵列的存内视觉变换器系统

研究进一步提出并实现了一个基于FTJ突触阵列的存内视觉变换器 (ViT) 系统。ViT模型在CIFAR-10数据集上进行了硬件感知训练，包括输入二值化和训练后量化。实验证明，FTJ阵列能够稳定地编程和读取8个（3比特）离散的电导状态，跨100个单元的测量显示出精确的控制能力，目标电导与实测电导之间的RMSE为108.4 fS。通过长时程增强 (LTP) 和长时程抑制 (LTD) 特性测试，验证了阵列在多级电导状态下的可重复更新能力。将软件训练得到的查询、键、值权重映射到硬件阵列时，研究了调谐误差容限（20%和50%）对系统性能的影响。模拟结果表明，随着器件变异性的增加，分类准确率会下降，且较大的调谐容限会使系统对硬件缺陷（如卡滞单元）更为敏感。尽管如此，该系统成功演示了将FTJ阵列作为突触器件用于复杂视觉模型硬件加速的可行性。

结论

本研究通过系统性的材料和结构优化，实现了FTJ切换机制的可控调控，展示了纯铁电切换、纯阻变切换以及混合切换三种模式。通过引入ZrO₂界面层和选用具有强氧清除能力的底电极（如Ti），显著提升了TER性能，并成功构建了高性能的混合切换FTJ。基于此制备的大规模FTJ阵列表现出优异的均匀性和可编程性，并成功集成于存内ViT系统中进行验证。这项工作表明，经过精确工程化的大面积混合切换FTJ阵列，为下一代存储器和神经形态计算系统提供了一个可扩展且高能效的硬件平台。