[发明专利]一种三维相变存储器及其制备方法有效
申请号: | 202110334457.6 | 申请日: | 2021-03-29 |
公开(公告)号: | CN113161383B | 公开(公告)日: | 2023-04-07 |
发明(设计)人: | 鞠韶复 | 申请(专利权)人: | 长江先进存储产业创新中心有限责任公司 |
主分类号: | H10B63/10 | 分类号: | H10B63/10;H10N70/20;H10N97/00;G11C13/00 |
代理公司: | 北京派特恩知识产权代理有限公司 11270 | 代理人: | 高洁;张颖玲 |
地址: | 430014 湖北省武汉市东湖新技术开发区*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 三维 相变 存储器 及其 制备 方法 | ||
本发明公开了一种三维相变存储器及其制备方法,三维相变存储器包括:沿第一方向延伸的第一导电线,沿与第一方向相交的第二方向延伸的第二导电线,以及沿第三方向设置于第一导电线和第二导电线相交处的相变存储组件;第三方向垂直于第一方向和第二方向;相变存储组件包括:相变存储单元和定值电阻单元,其中,相变存储单元包括:在第一导电线和第二导电线之间沿第三方向上依次堆叠分布的选通元件和相变存储元件,其中,相变存储元件用于基于第一导电线和第二导电线之间的电压差发生相变而存储数据,选通元件用于控制相变存储元件与第一导电线和第二导电线之间的导电连接;定值电阻单元与相变存储元件并联连接。
技术领域
本发明涉及存储器技术领域,尤其涉及一种应用于深度神经网络计算的三维相变存储器及其制备方法。
背景技术
人工智能神经网络是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。目前,深度神经网络大多在冯·诺依曼架构上运行。在冯·诺依曼架构中,计算单元与存储单元分离,信息处理过程数据在存储单元与计算单元来回传输,在当内存容量指数级增加以后,CPU与内存之间的数据传输带宽将成为瓶颈。因此,基于相变存储器(PCM)的非冯·诺依曼架构应运而生。
非冯·诺依曼架构没有将存储和计算过程分开,因此能耗更低。其利用相变材料在晶态、非晶态之间相互转换时表现出的导电性差异来存储数据,具有存储速度快、可靠性高的优势。随着深度神经网络技术对集成度和数据存储密度需求的不断提高,普通的二维存储器件越来越难以满足要求,这使得能够在三维空间垂直堆叠的三维(3D)存储器逐渐成为本领域的重要研究方向。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例为解决背景技术中存在的至少一个问题而提供一种三维相变存储器。
为达到上述目的,本发明的技术方案是这样实现的:
上述方案中,所述相变存储元件的形状为矩形柱且所述矩形柱的侧壁沿所述第三方向延伸,所述侧壁包括垂直于所述第二方向的第一组侧壁以及垂直于所述第一方向的第二组侧壁,所述定值电阻单元包括位于所述第一组侧壁外侧的第一组定值电阻元件和位于所述第二组侧壁外侧的第二组定值电阻元件。
上述方案中,所述第一组定值电阻元件的上表面与所述第二导电线的下表面接触,所述第二组定值电阻元件包括延伸至所述第二导电线的侧壁的连接部,且所述第二组定值电阻元件通过连接部与所述第二导电线的侧壁接触。
上述方案中,所述定值电阻单元的材料包括金属氮化物。
上述方案中,所述金属氮化物包括氮化钛、氮化钨或氮化钽中的一种或多种。
上述方案中,所述定值电阻单元沿垂直于所述侧壁所在平面的方向上的厚度为1-10nm。
上述方案中,还包括:衬垫层,所述衬垫层包括位于所述第一组侧壁与所述第一组定值电阻元件之间的第一组衬垫元件和位于所述第二组侧壁与所述第二组定值电阻元件之间的第二组衬垫元件,所述第二组衬垫元件的上表面所在的位置低于所述第二导电线的上表面所在的位置,且不低于所述相变存储元件的上表面所在的位置。
本发明实施例还提供了一种三维相变存储器的制备方法,所述方法包括:
形成沿第一方向延伸的第一导电线;
形成相变存储组件,所述相变存储组件包括相变存储单元和定值电阻单元,所述相变存储单元包括在所述第三方向上堆叠分布的选通元件和相变存储元件;
形成沿第二方向延伸的第二导电线;其中,
所述相变存储元件用于基于所述第一导电线和所述第二导电线之间的电压差发生相变而存储数据;所述选通元件用于控制所述相变存储层与所述第一导电线和所述第二导电线之间的导电连接;所述定值电阻单元与所述相变存储元件在所述第二导电线与所述选通元件之间并联连接。
上述方案中,所述形成相变存储组件,包括:
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