Performance of Ferroelectric Tunnel Junctions on Crossbar Array Circuits
Loading...
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Perustieteiden korkeakoulu |
Master's thesis
Unless otherwise stated, all rights belong to the author. You may download, display and print this publication for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Authors
Date
2022-01-25
Department
Major/Subject
Engineering Physics
Mcode
SCI3056
Degree programme
Master’s Programme in Engineering Physics
Language
en
Pages
44+7
Series
Abstract
Ferroelectric nonvolatile memories offer ways to store information with different mechanisms than the traditional charge based technologies. Fast operating speeds and low power consumptions in particular and possibility of integrating them as part of successful contemporary memory technologies make them an attractive area of research. Ferroelectric materials are characterized by a switchable polarization state can be used to represent the state of a bit. With Moore's law driving the scaling of transistors into smaller and smaller dimensions, eventually transistors can no longer be made smaller and other approaches for more efficient computing are needed. The field of artificial intelligence also requires more efficient computing approaches than the traditional von Neumann architecture that computers are mostly based on. In this thesis, ferroelectric tunnel junctions are studied on a crossbar array structure in an attempt to simulate a novel type of computing, called neuromorphic computing which overcomes limitations imposed by the traditional von Neumann architecture. The ferroelectric tunnel junction is a thin film used here as a resistive element in a crossbar memory circuit. A compact model of a single ferroelectric tunnel junction is implemented with the goals of predicting the behavior of a single device. Afterwards the tunnel junction is used as part of a crossbar array where a common problem with leakage currents is addressed. A numerical solver for leakage currents for arbitrarily sized crossbar arrays and arbitrarily distributed bits of ones and zeros was successfully implemented and tested up to a 1-kbit memory array.Ferrosähköiset ei-volaatiliset muistit tarjoavat tapoja varastoida informaatiota eri tavoin kuin tyypilliset varauksiin perustuvat teknologiat. Nopeat operaationopeudet ja pienet tehonkulutukset erityisesti ja mahdollisuus integrointiin osana nykyaikaisiin menestyneisiin teknologioihin tekevät niistä houkuttelevan tutkimuskohteen. Ferrosähköiset materiaalit karakterisoidaan vaihdettavalla polarisaatiolla, jolla voidaan kuvata bitin tilaa. Mooren lain ajaessa transistorien skaalaamista yhä pienemmille ja pienemmille mitoille, ei lopulta transistoreista enää saada pienempiä ja uusia lähestymistapoja tarvitaan tehokkaaseen laskentaan. Tekoälyn aihealueessa tarvitaan myös tehokkaampia laskentatapoja kuin perinteinen von Neumannin arkkitehtuuri, johon tietokoneet pääasiassa perustuvat. Tässä tutkielmassa tutkitaan ferrosähköisiä tunneliliitoksia osana poikkipalkki taulukko rakennetta, jolla yritetään mallintaa uudenlaista laskentaa, nimeltään neuromorfinen laskenta, joka selviytyy ongelmista, joita perinteinen von Neumannin arkkitehtuuri asettaa. Ferrosähköinen tunneliliitos on ohut kalvo, jota käytetään vastus elementtinä poikkipalkki taulukko piirissä. Kompakti malli ferrosähköisestä tunneliliitoksesta kehitetään tavoitteena ennustaa yhden laitteen käyttäytymistä. Tämän jälkeen tunneliitosta käytetään osana poikkipalkki taulukkoa, jossa käsitellään yleinen ongelma vuotovirtojen kanssa. Numeerinen ratkaisija vuotovirtoihin mielivaltaisen kokoiselle poikkipalkki taulukolle ja mielivaltaiselle jakaumalle bittejä ykkösiä ja nollia kehitettiin onnistuneesti ja testattiin 1-kbitin muistiin asti.Description
Supervisor
van Dijken, SebastiaanThesis advisor
Persson, Karl-MagnusKeywords
ferroelectric tunnel junction, ferroelectric, neuromorphic computing, crossbar array, Moore's law, transistor