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作 者

Wen Zhou, Xueyang Shen, Xiaolong Yang, Jiangjing Wang and Wei Zhang

機 構

西安交通大學

Citation

Zhou W, Shen X Y, Yang X L, Wang J J, Zhang W. 2024. Fabrication and integration of photonic devices for phase-change memory and neuromorphic computing. Int. J. Extrem. Manuf.6022001.

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https://doi.org/10.1088/2631-7990/ad1575

撰稿 | 文章作者

文章導讀

近年來，硫系相變材料與硅光波導集成的非易失性存儲器件在神經形態存內計算應用方面取得了重要進展。相變材料在電脈沖或激光脈沖誘導下可發生快速可逆結構相變，產生非易失的電學或光學性質差異，被認為是實現非馮諾依曼計算架構的重要材料之一。得益于130 nm CMOS工藝線的光子集成線路制造工藝、深紫外光刻技術、電子束直寫技術與晶圓級相變材料薄膜濺射技術的發展，該類非馮諾依曼計算元件有望實現大規模制造，在未來運行先進機器學習算法時可利用超大帶寬、高速和波分復用并行計算優勢，從而大幅提升算力。近期，西安交通大學材料創新設計中心團隊在SCI期刊《極端制造》（International Journal of Extreme Manufacturing, IJEM）上發表名為《Fabrication and integration of photonic devices for phase-change memory and neuromorphic computing》的綜述。該綜述概述了基于集成硅光波導的相變存儲光功能器件與神經形態光計算系統的最新進展，討論了實現先進器件性能的制造與集成工藝，并展望了未來基于相變材料的光存儲與光計算器件的應用與挑戰。

關鍵詞

納米制造；硅基光子學；相變材料；非易失性光子存儲器；神經形態光計算

亮 點

• 介紹了基于相變材料的集成光子器件的制備方法。

• 詳細闡述了懸浮波導、光波導存儲器、波導微加熱器、及表面等離子體激元納米縫波導器件的工作原理、制備流程與器件性能。

• 討論了高性能相變存儲器單元的光互連及系統層應用。

• 展望了兼容硅光CMOS工藝線的集成光波導相變存儲器的后道制造工藝所面臨的機遇與挑戰。

研究背景

集成硅基光電子芯片是實現超大帶寬、高速率、波分復用信號傳輸的主流光互連平臺，通過結合硅光CMOS集成技術與光子集成線路得以實現晶圓級大批量生產。目前，基于高性能硅光功能器件的集成光子芯片已被應用于量子態操控、片上量子信息處理、量子計算等光量子信息領域。為了推動類腦計算的發展，研究人員已開發了基于集成硅光波導平臺的光學深度神經網絡，光子卷積加速器與光學頻率梳驅動的光子處理器單元，在機器學習、計算機視覺、自動駕駛、語音識別和醫療診斷等領域極具應用潛力。新型的存內計算架構也是實現高效能光子計算的一條有效途徑。相變材料在電脈沖或激光脈沖誘導條件下可發生快速可逆結構相變，同時伴隨著顯著的非易失性電學與光學性質改變，基于此特性將相變薄膜材料與光波導器件集成并互聯成為具有神經突觸功能的集成相變波導器件，可以構建高速率、低能耗、并行計算處理的人工神經網絡。本文綜述了基于相變材料的硅基光電子器件和類腦計算系統的器件功能、制造工藝和系統應用的最新進展。

最新進展

圖1展示了近年來基于相變材料的硅基光電子器件和系統的發展。全光編程中的多級操作可通過調節光學編程脈沖的參數，靈活調控相變薄膜材料中晶態與非晶態的比例。除全光編程外，另一種方案為光電混合集成方案，可同時具備電控編程和高速光信號傳輸和處理的優點。目前該領域的研究重點正經歷著從器件性能優化到器件類腦互聯的轉變。由相變材料器件陣列組成的大規模光子神經網絡可作為神經形態光計算的硬件基石，因此開發光子集成線路中用于集成高質量相變薄膜的后道工藝對類腦計算硬件的快速成型與晶圓級制造尤為重要。本文展開討論了集成相變光子器件的最新進展，重點關注先進的微納米加工工藝和最先進的器件服役性能。本文接著對具有光編程、電編程和光電混合編程模式的相變材料波導器件進行了概述，重點討論提升相變光電子器件多級存儲性能的有效技術途徑。最后討論了用于實現關聯學習和矩陣–向量乘法計算的類腦計算系統的制備和工作性能。

圖1基于相變材料的硅基光電子器件。

相變材料可作為集成相變光電子器件中的材料功能層，圖2展示了典型相變材料鍺銻碲Ge2Sb2Te5的工作機理與結構相變所引入的光學性質差異。文中對相變材料的結晶機制進行了討論，并通過鍵合理論對相變材料光學性質調控的原理進行了討論，介紹了多種先進相變材料的研究進展。

圖2Ge2Sb2Te5-的材料特性。( a ) Ge2Sb2Te5-非晶態和晶態的原子結構。紅色、藍色和白色球體分別代表Ge、Sb、Te原子。( b )利用橢偏儀測量的非晶態和晶態GST薄膜的折射率( n )和消光系數( k )。

硅基光波導器件可作為集成相變光電子器件中的架構層。硅基光子學是以硅( Si )和鍺( Ge )為波導材料的集成光電子器件的研究與應用，一般被應用于近紅外波段的數據通訊，而將光譜范圍擴展到中紅外波段則可以實現片上光譜分析與傳感應用。懸浮波導可以避免絕緣體上硅或鍺晶圓中二氧化硅埋層較強的光吸收，為中紅外寬帶應用提供了前景。圖3、4分別介紹了懸浮硅波導平臺和懸浮鍺波導平臺的結構及制備方法，討論了二者的優勢及潛在的應用場景。圖5、6分別展示了各類相變波導器件的構造與制備流程，詳細闡述了相變薄膜波導器件、亞波長尺寸圖案化相變波導器件、相變材料納米天線陣列超表面波導器件、與相變材料納米線波導器件的制備工藝與性能。

圖3懸浮硅波導平臺。( a )全懸浮狹縫波導結構示意圖和SEM照片。( b ) 懸浮波導平臺的制造流程。

圖4懸浮鍺波導平臺。( a ) 用于光纖-芯片光耦合的懸浮鍺波導與用于光信號輸入輸出的聚焦型亞波長光柵耦合器的器件原理圖。( b ) 懸浮鍺波導平臺的制備過程。

圖5基于相變材料的光波導器件。( a )集成光波導神經突觸的結構示意圖。( b )波導上集成圖案化GST納米圓盤的SEM照片。( c )波導上集成圖案化GST納米天線陣列超表面的SEM圖像。

圖6相變材料納米線波導器件。( a )相變材料納米線的制備和集成過程，包括拾取、放置、對準和沉積等步驟。( b )集成了相變材料納米線的圓環諧振器的原理圖和( c )SEM圖像。

對于相變材料的電致加熱過程，一項成熟的技術是利用離子注入硅光波導微加熱器實現。圖7介紹了基于該技術的高性能非易失性相移器的制備流程，其中優化設計的n型摻雜橋式區域可以產生梯度型溫度場，從而實現Sb2Se3相變薄膜結晶化與非晶化區域體積比例的微調。在未來的研究中，可以對器件的設計和制造進行優化，并實現CMOS驅動電壓下高效工作的波導微加熱器。近年來，石墨烯因其優異的電學和導熱特性，也被應用于開發波導微加熱器，其制造流程如圖8所示。另一種實現相變材料電控編程的方式是利用表面等離子體激元納米縫波導器件。圖9展示了該器件的制備過程，此設計有望進一步降低相變存儲光波導器件的擦寫功耗。

相變存儲器的多值存儲特性是其最重要的工作性能之一，它直接決定了類腦計算中突觸權重的編程精度和計算準確性。為了實現多值操作，可以通過調整光學編程脈沖的參數來微調相變材料單元的非晶態與晶體態區域的體積比例，圖10介紹了可實現多值存儲的高性能相變波導器件。

圖7離子注入式硅波導微加熱器。離子注入式波導微加熱器頂部Sb2Se3薄膜的后道集成工藝。

圖8基于石墨烯波導的微加熱器器件。( a )石墨烯相變波導器件的制備工藝。( b ) 石墨烯相變波導器件的截面圖。

圖9用于實現光電混合讀寫操作模式的表面等離子體激元納米縫波導器件。套刻對準標記、錐形波導和表面等離子體激元納米縫波導的制作流程。

圖10相變波導存儲器的多值存儲特性。( a )5比特相變波導存儲器。( b )實現45個存儲位的雙相神經突觸。( c )實現6比特存儲容量的GST超表面波導器件 ( d )實現6比特以上存儲容量的分段式In2O3 / GST微加熱器器件。( e )實現38個存儲位的法布里-珀羅腔結構相變存儲器。

與傳統硅基光子集成芯片相比，在神經網絡中應用非易失性相變存儲器單元，具有零靜態功耗維持神經突觸權重的優勢。此外，與光子集成芯片中基于微加熱器的可調諧馬赫-曾德爾干涉儀相比，相變存儲器單元的封裝面積更小，更有望實現高密度集成。圖11與圖12分別展示了用于協同學習的波導神經網絡與小規模的光子張量處理器內核。這些神經形態存內計算系統已被應用于人工智能訓練與推理任務中，例如圖像處理、分類和生成。圖13展示了通過光子張量處理器內核，利用波分復用架構實現并行光計算的研究。圖14、圖15分別展示了神經形態系統在人工智能應用方面的研究，開發了用于卷積圖像處理和圖像分類的電控型存內點積光計算系統。

圖11用于協同學習的相變波導神經網絡。( a )光網絡的光鏡圖。( b )協同學習器件單元。( c )可重構馬赫-曾德爾干涉儀。

圖12基于相變材料-硅光波導的3×3小型光子張量處理器內核。( a )小型張量處理器的光鏡圖。( b )可重構馬赫-曾德爾干涉儀。( c )相變波導存儲器單元。

圖13基于氮化硅波導的存內光計算張量處理器內核。( a )基于波分復用( WDM )架構的光波導交叉陣列實現并行計算。( b )電子計算單元中進行的串行數據處理，和光子計算單元中利用WDM方案進行的并行數據處理。( c )基于布拉格波導光柵的波長復用器和解復用器的交叉波導陣列光鏡圖。

圖14神經形態處理器執行的人工智能任務。( a )訓練協同學習網絡，獲得貓的圖像模型和圖像的分類結果。( b ) 基于卷積神經網絡的手寫數字圖像分類。( c )乘累加計算的準確性。

圖15用于卷積圖像處理和分類的電控型存內點積光計算系統。( a )點積光計算系統示意圖。( b )演示樣片和系統的光鏡圖，電控型相變波導器件的掃描電子顯微鏡圖片。( c )實現點積運算的實驗系統。( d )面向時尚產品圖像識別的卷積神經網絡。DEMUX：解復用器，MUX：多路復用器，PC：偏振控制器，VOA：可變光衰減器，Daq：數據采集器，ReLU：整流線性單元。

未來展望

與電阻式相變存儲交叉陣列相比，基于相變存儲器的光波導交叉陣列具有光互連和并行信號處理的優勢，可實現更高的計算密度。然而，基于微加熱器的相變光子器件所需的開關能量為納焦量級，需要對其進行器件優化，以降低擦寫能耗。一種潛在的解決方案是增強光與相變材料的相互作用，例如使用狹縫波導和光學諧振腔結構，在降低開關能耗的同時保持較大的開關對比度。此外，基于相變存儲電子器件的循環壽命可以達到10E12，而相變光子器件的循環壽命僅為10E6。相變光子集成器件的失效機制主要是由相變合金材料的相分離、合金質量損失，以及熔化時表面張力引起的薄膜變形造成的。利用圖案化亞波長結構的相變薄膜，可以大大降低熱應力引起的薄膜變形。利用相變異質結器件中的納米阻擋層，可通過納米局限效應，有效抑制相變材料層中的相分離，實現器件循環壽命的實質性提升。此外，由于微米級尺寸的器件封裝面積，集成相變光波導器件的集成密度比較有限。為了減少器件的總插入損耗，研究人員提出了低損耗型相變材料，可大大降低光吸收損耗。基于相變材料的可重構多功能光子集成芯片也是未來具有前景的研究方向。利用脈沖型激光，可以對相變材料薄膜進行微區圖案化直寫，并進行光傳輸片上操控。以上相變波導器件也可應用于光路由、集成光量子芯片和類腦計算芯片的開發。鑒于相變材料高度可調的光電特性，也有望未來應用于傳感器內計算和人工視覺。

作者簡介

周文 教授

西安交通大學

周文，西安交通大學材料科學與工程學院教授、博士生導師、國家級青年人才（2023）。多年來專注于研究硅基光電子集成器件和相變存儲計算器件，先后在香港中文大學電子工程系獲博士學位，在英國牛津大學材料系H. Bhaskaran教授（英國皇家工程院院士）團隊從事博士后研究。迄今在相關領域發表SCI論文40余篇，以第一/共一/通訊作者發表SCI論文20余篇，其中包括《Nature Communications》《Materials Today》《npj Computational Materials》《IEEE Journal of Selected Topics in Quantum Electronics》《Optics Letters》等。

張偉 教授

西安交通大學

張偉，西安交通大學材料學院教授、博士生導師、材料創新設計中心CAID執行主任、國家級青年人才（2016）。浙江大學學士、碩士，德國亞琛工業大學博士、博士后。面向國家在新式信息存儲類芯片領域的重大需求，專注研究相變存儲技術瓶頸背后的核心科學問題，在相變材料的結晶化機理、非晶弛豫、材料設計以及器件原子模擬等方面取得重要進展。在《Science 》(3)、《Nat. Mater. 》(3)、《Nat. Electron.》、《Nat. Rev. Mater.》、《Adv. Mater.》(3)、《科學通報》等國內外學術期刊上發表一作/通訊作者論文60多篇，3篇論文入選ESI高被引論文。所有論文引用近4300次，H因子33。授權發明專利4項。獲得IFAM青年科學家獎、王寬誠基金會學術講座獎、杭州青山湖材料基因工程青年科學家獎等。作為會議主席，舉辦中德電子與內存雙邊研討會2次、美國MRS春/秋季會議相變存儲研討會2次，并擔任歐洲相變存儲學會EPCOS委員會委員。

石墨烯人工突觸制造實現光電類腦計算應用

CMOS工藝兼容的神經形態器件及其類腦感知與計算應用

關于期刊

International Journal of Extreme Manufacturing(中文《極端制造》），簡稱IJEM，致力于發表極端制造領域相關的高質量最新研究成果。自2019年創刊至今，期刊陸續被SCIE、EI、Scopus等20余個國際數據庫收錄。2023年JCR最新影響因子14.7，位列工程/制造學科領域第一。中科院分區工程技術1區。

?? 期刊宗旨和欄目（點擊閱讀詳情）

期刊網址：

https://iopscience.iop.org/journal/2631-7990

期刊投稿：

https://mc04.manuscriptcentral.com/ijem-caep

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撰稿: 作者 編輯：范珂艷 審核：關利超

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