随着信息社会的发展，人类社会产生的信息总量开始呈爆炸式增长，这给数据传输、存 储、分析和安全带来了各种挑战。存算一体化技术被提出用来解决大量运算问题，而在各种 方法中，忆阻器（memoristor）被认为是最有前景的方向之一。
1971 年蔡少棠教授首次提出这一概念，他发现电荷，磁通，电流，电压这四种变量进 行两两组合，可以得到 6 种关系，对应了人们已知的电阻，电容，电感等无源器件。然而在 这些关系中，唯独电荷与磁通之间的关系尚不明确，因此他基于这一分析预言了第四种无源 器件的存在，并将其命名为忆阻器。
2008 年惠普实验室首次观测到相关现象，证明了蔡提出的忆阻器的存在。该团队在研 究二氧化钛器件时，发现随着器件两端电场强度的变化，器件的电流特性曲线呈现出 通过理论分析和物理建模，惠普团队将其原理总结为，器件被分成掺杂和非掺杂两部分，当 对器件施加正电场时，氧离子会被电场吸走，留下的氧空位提高了器件导电性，电流变大；反之施加负电场时，氧离子回到掺杂一侧填补了氧空位，导致器件导电性变差，电阻变小。
随着器件制备技术的不断进步，忆阻器的各种分支也得到了广泛的发展，按照类型可以 分为铁电忆阻器，相变忆阻器，磁控忆阻器，阻变忆阻器等。铁电忆阻器是基于铁电器件电畴翻转；相变忆阻器基于材料的物理结构变化导致的阻值变化；磁控忆阻器则是基于磁畴的翻转；阻变忆阻器基于材料内部导电细丝的形成程度导致的阻值变化。
在忆阻器的应用方面，也有不同的分支，主要可以分为模拟类型和数字类型。
基于模拟特性的忆阻器电路利用了器件在不同下阻值渐变的特点，将施加的电压作为输入变量，器件本身的阻值作为神经元权重，再利用矩阵特点实现乘加计算以及更复杂的神经网络。
基于数字特性的忆阻器电路利用了，使得忆阻器在组成存储器阵列的同时，完成一定的逻辑运算，从而减少处理器从存储单元中搬运数据进行计算最终再存回存储单元的过程。这两种方法各 有优缺点，但都将成为打破存储墙瓶颈，解决功耗问题的可行方法。
基于忆阻器搭建的存储器属于非易失性存储器，类似于 FLASH 等，相比于传统的易失性存储器，如 SRAM，DRAM 等，有着保持时间长，下电不丢失数据的优点。而与 FLASH 等非易失性存储器相比，忆阻器又具有更快的读写速度和更低的读写功耗。在主要的忆阻器 类型中，MRAM 在存储可靠性上有较大的优势，但是其缺点是在制备材料上涉及了磁性物 质，制备工艺与 CMOS 较难兼容。PCRAM 与 MRAM 类似，也是受限于工艺问题，发展方 向更偏向与闪存竞争。RRAM 则在工艺方面有着天然的优势，同时由于其高读写速度和低功 耗，被认为有望替代 SRAM，但受限于器件翻转机制，在可靠性上还不能满足要求。
基于忆阻器的芯片被认为在 AI 推理，边缘计算，物联网设备等方面有重大潜力，国外 芯片巨头在忆阻器方面早已开始布局。
在 PCRAM 方面，Intel 和意法半导体联合投资的 Numonyx 公司，在 2010 年就推出了 128M PCRAM 存储芯片 Omneo P5Q。该公司目前仍是该领域的领导者，并致力于推动相变 存储器在嵌入式系统中得到更广泛的应用。
在 MRAM 方面，飞思卡尔于 2006 年生产了 4Mb 容量的 MRAM 芯片，此后英特尔、三 星、海力士等各大公司相继加速布局。2014 年，东芝在国际会议上宣布使用 MRAM 替代 SRAM，可以降低 60%功耗。2017 年，海力士将 MRAM 的存储容量提高到了 4GB。2022 年， 三星展示了首个基于 MRAM 搭建的 AI 平台，在手写数字识别准确率上高达 98%，这意味着 忆阻器成功迈入到低功耗人工智能芯片领域。
近几年，国内也有很多公司入场忆阻器领域，目前国内深耕忆阻器方面的公司有：
忆铸科技
成立于 2020 年，是目前国内唯一能够自主设计并量产基于 ReRAM 全数字存算一体的大算 力 AI 芯片公司。亿铸科技基于 ReRAM 存算一体的技术已实现了从 IP 到工艺的全国产化， 在中芯国际和昕原半导体等均有成熟可量产的配套工艺制程。
后摩智能
成立于 2020 年，由吴强博士与多位国际顶尖学者和工业界专家联合组建，致力于突破智能 计算芯片性能及功耗瓶颈，提供大算力、低功耗的芯片及解决方案。目前该公司已经推出了 基于 SRAM 的智能计算芯片，并在继续研发先进工艺下的基于 RRAM 的第二代芯片。
闪易半导体
公司成立于 2017 年，基于隧穿型忆阻器制备出了第一款 SoC 芯片 HEXA01，能支持多种神 经网络模型，可以广泛应用于家电和物联网设备的智能控制。通过将闪易半导体独有的存算 一体化技术和类脑计算结合，“基于混合器件的神经形态计算架构及芯片研究”项目有望为更 强大的人工智能提供算力基础。
随着工艺进步和算法发展，忆阻器技术正在逐渐变得成熟，并且有望在人工智能等高性 能计算方面，以及物联网设备等低功耗计算方面推动芯片技术的下一次革命。
参考文献：[1] D.B. Strukov, G.S. Snider, D.R. Stewart, et al. The missing memristor found[J]. Nature. 2008, 453(7191): 80–83
作者： 处芯积律
文章来源：处芯积律
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