（a） 在堆叠的Pt/Al2O3/TiO2–x/TiN/Pt忆阻器上放大所制造电路的扫描电子显微镜俯视图，以突出清洁的电极边缘。（b） 堆叠配置中的两个Pt/Al2O3/TiO2–x/TiN/Pt忆阻器的等效电路，特别强调了中间电极（灰色）在底部（红色）和顶部（蓝色）器件之间共享。显示材料层及其相应厚度的横截面照片。经[155]许可复制，版权所有2017，IEEE。（c） （i）3D单片集成忆阻器电路。由高密度阶梯输出电极（蓝色）和柱输入电极（红色）组成的3D电路示意图。（ii）3D排堤的侧视图。3D阵列中的每个行组独立操作。（iii）柱侧侧视图，显示独特的楼梯电极。经[22]许可转载，版权2020，施普林格自然。（d） 具有晶体管阵列的晶片的光学图像。（e） 芯片图像的特写显示了各种尺寸的阵列。（f） 显微镜图像显示1T1 细胞的R结构。比例尺，10µm。（g） 在聚焦离子束显微镜中从（g）中的虚线切割的单个1T1R细胞的截面扫描电子显微镜图像。比例尺，2µm。（h） 集成Ta/HfO2/Pt忆阻器的横截面透射电子显微镜图像。比例尺，2纳米。经[141]许可转载，版权2018，施普林格自然。

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4. 设备性能

电阻材料和器件结构可以决定忆阻器的性能。对于非易失性存储器，我们通常关注开/关比[156157]、耐久性[70158]、保持率[159]和切换速度[160161]。对于忆阻器的神经形态应用，器件的电导线性是重要的。本文从RS性能、突触可塑性和光电性能等方面介绍了忆阻器的性能。

4.1.RS性能

经过十年的研究，忆阻器的RS性能得到了显著提高。开关比被定义为忆阻器的高电阻状态和低电阻状态下的电流之间的比率。如图7（a）所示，Lu等人制造了Ag/TiN/HfOx/HfOy/HfOx/Pt忆阻器，其具有1010[162]的超高开关比。我们通过插入2 nm BiFeO3层，实现108次循环的脉冲耐久性（图7（b））[61]。Lee等人展示了一种基于TaOx的忆阻器，其耐久性超过1012次循环[70]。

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图7。

（a） 在3的ICC下Ag/TiN/HfOx/HfOy/HfOx/TiN/Ag器件的可重复100次循环 mA，表示超过1010的极高开/关比。经[162]许可转载，版权2022，Wiley。（b） 在插入BFO层之前和之后基于HfO2的忆阻器的极限。经[61]许可转载，版权2020，Wiley。（c） Ti3C2和Ti3C2:Ag器件的功耗变化。经[114]许可复制，版权2021，爱思唯尔。（d） 1024个细胞相对于32个独立电导状态的累积概率分布。经[163]许可转载，版权2020，施普林格自然。（e） TiN/HfO2/ITO器件10个开关周期的开关特性。插图显示了该设备的示意图。经[164]许可复制，版权所有2014，IOP。（f） 柔性Pt/Hf17.66Ti3.79O68.55/ITO选择器器件在100个电压扫描周期中的DC I-V特性。经[165]许可转载，版权2019，英国皇家化学学会。

功耗也是忆阻器中的一个关键参数，尤其是为了解决功率墙问题[166]。王等人制造了基于2D MXene Ti3C2的忆阻器，功耗为0.35 pJ/bit，如图7（c）[114]所示。Fu等人制造了无成型V/VOx/HfWOx/Pt忆阻器，写入和擦除的功耗分别为0.06pJ/bit和0.9pJ/bit[26]。王等人提出了一种超低功率Ta2O5/Al2O3双层栅极介电突触晶体管，其显示出19.9 aJ/bit的低功耗[167]。

忆阻器可能涉及多级特性。姚等人基于高产量、高性能和均匀忆阻器交叉阵列实现了细胞神经网络。CNNs集成了八个2048单元忆阻器阵列，以提高并行计算效率[163]。图7（d）显示了具有32种不同电导状态的1024个忆阻器的分布，其中所有曲线都是分开的，没有任何重叠。该系统具有基于五层忆阻器的CNN，实现了超过96%的高精度，以执行MNIST图像识别[163]。

切换速度反映了存储器实现快速操作的能力，以及高切换4.3.光电性能

目前，光电忆阻器以其优异的光电性能而备受关注。如图9（a）所示，我们小组的周等人制备了一种基于BP纳米片的光电忆阻器(bp@psNSs）涂覆有聚苯乙烯（PS）[23]。在PS的帮助下bp@ps-based忆阻器具有良好的RS特性，如无初始预成型、低工作电压和长保持时间。如图9（b）所示，在紫外线（380 nm）到近红外（785 nm），肖特基势垒高度进一步升高，从而降低重置电压和功耗[23]。大多数光电子突触设备的电导只能通过光信号和电信号的组合进行可逆调节[193-195]。对于理想的光电神经形态设备，其重量由电导表示，电导应该是全光学可调的。胡等人实现了基于InGaZnO开关层的全光控制模拟忆阻器（图9（c））[191]。如图9（d）所示，仅通过改变入射光的波长，该忆阻器的膜电导就可以在连续范围内可逆调节。光诱导的膜电导状态是非挥发性的。该器件通过全光调制模拟STDP[191]。此外，一些学者已经将具有良好光电特性的忆阻器应用于下一代神经网络。Seo等人通过在h-BN/WSe2异质结构上实现突触和光学传感功能，展示了一种光学神经突触装置（图9（e））[192]。该设备模拟人类视觉系统，在光学神经网络（ONN）中识别颜色和颜色混合模式。该系统通过该ONN实现了超过90%的彩色模式识别任务的识别率（图9（f））[192]。一些学者关注忆阻器的压电和热电性能。刘等人提出了一种基于类竹GaN微导线的多级忆阻器。引入压电效应来调制SET电压和忆阻器的一般性能[177]。Lappalainen等人制造了一种热电VO2忆阻器。忆阻器的基本热电逻辑电路已被证明用于模拟神经元之间突触的操作[178]。

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图9。

（a） 的光调制示意图bp@ps忆阻器。（b）bbp@ps由不同波长调制的忆阻器。经[23]许可转载，版权2020，美国化学学会。（c） AOC忆阻器的实现示意图。MC和NIR分别表示忆电导和近红外。（d） 通过100个蓝光脉冲（d=1 s，I=1 s，P=20µw cm−2）和100个近红外光脉冲（d=1秒，I=1s，P=24µw cm–2）可逆调节忆电导。经[191]许可转载，版权所有2021，Wiley。（e） h-BN/WSe2视神经突触装置的集成。人类视神经系统示意图，与h-BN/WSe2光电探测器集成的h-BN/WSe2突触装置，以及ONS装置的简化电路。这里，光源是波长为655 nm（红色）、532 nm（绿色）和405 nm（蓝色）的点激光器，所有波长的固定功率密度（P）为6 mW cm−2。（f） 左图：开发用于识别28×28 RGB彩色图像的ONN。右图：ONN和传统NN的识别率是训练时期数量的函数。经[192]许可转载，版权2018，版权2021，施普林格自然。

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5. 应用程序

基于内存计算的忆阻器通常分为使用突变式忆阻器的逻辑运算和使用渐变式忆阻剂的模拟计算。突变型忆阻器具有高电阻状态和低电阻状态之间的突变，用作逻辑输入和输出以实现非易失性信息处理。渐变忆阻器可以在SET和RESET过程中连续改变电阻，适用于构建高效的ANN[14]。忆阻器的周期间变化[179]和线性[196]是建立神经网络高计算精度的关键因素。为了获得忆阻器逐渐电阻，可以使用以下方法来制造忆阻器，如在开关层中掺杂[197]、设计双层结构[198199]、电极工程[200]等。

5.1.逻辑运算

传统的CMOS数字逻辑运算通常基于互补晶体管。这种基于晶体管的逻辑电路在电源故障后不能保持逻辑状态。基于非易失性忆阻器的数字逻辑运算可以解决这个问题，因为它的逻辑输出是电阻