我们不能不提到ReRAM在安全应用方面的优势。无论是物理不可克隆函数（PUF）和真随机数生成器（TRNG）等SoC安全解决方案，还是用于智能卡等安全应用的SoC嵌入式NVM，ReRAM都提供了一种固有的安全解决方案。与闪存等浮栅器件不同，ReRAM不使用任何电荷或其他粒子，因此使用电子束更难感知或改变其内部状态。因为ReRAM对电磁场免疫，所以与MRAM不同，它也可以很容易地抵御磁性攻击。此外，由于ReRAM位单元深深嵌入在BEOL集成的两个金属层之间（图3），因此它更容易受到光学攻击。最后但同样重要的是，ReRAM可以扩展到小的几何形状，因此关键信息可以以这些几何形状嵌入芯片中，而不是放在单独的芯片上，在那里可以更容易地监控芯片间通信。

图2:

在汽车中发现NVM的一些地方

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在汽车中发现NVM的一些地方

雷拉姆的未来

在这篇文章中，我们似乎涵盖了ReRAM的所有可能应用，但由于几乎每个电子产品都需要一些NVM，因此ReRAM的优势是巨大的。Flash正在达到极限，是时候开发一种新的NVM了，它可以为电子设备的新时代提供动力。到了ReRAM的时候了用于内存计算的聚合物纳米忆阻器90%产量摘要

具有轻质和机械灵活性的聚合物忆阻器是低功耗边缘计算范例的卓越候选者。然而，大多数聚合物的结构不均匀性通常导致随机电阻开关特性，这降低了纳米级器件的产量和可靠性。在这篇文章中，我们报告说，通过采用二维共轭策略，聚合物忆阻器的产量达到了创纪录的90%，具有小型化和低功率潜力。通过用2D共轭噻吩衍生物构建共面大分子，以增强薄膜的π–π堆叠和结晶度，在整个聚合物层上发生均匀切换，32 ns，D2D变化降至3.16%~8.29%，产量接近90%，可扩展至100 纳米级，功耗约为10−15 J/钻头。聚合物忆阻器阵列能够充当神经形态计算任务的算术逻辑元件和乘法累积加速器。

介绍

进入如今的物联网、大数据和人工智能时代，全球数据在市政交通管制、国内安全监控、医疗服务、工业生产等领域呈指数级增长1，到20202年，全球数据总量已达到40万亿GB，即每人5 TB，3。这些在传感器终端收集的大量模拟信号通常通过远程数据中心和共享计算资源上传到云端进行大规模存储和按需处理。尽管将繁重的提升数据存储、处理和处理从用户端设备迁移到虚拟密码空间显示了节省成本、提高生产力和信息安全的优势，然而，将冗余无效数据无差别地传输到云会导致计算资源的严重浪费和巨大的功耗4，5，6。据预测，能源匮乏是信息技术行业在本世纪中叶面临的最严峻挑战7。因此，非常希望在物理设备或数据源处或附近发生的新的电子设备和低功耗边缘计算范式为云计算提供实时数据处理和预筛选的重要补充，特别是当需要对周围发生的事情做出快速响应时，例如在车辆自动驾驶过程中对路上障碍物的即时检测和躲避。

聚合物纳米忆阻器

最近研究得很好的忆阻器，具有CMOS兼容性7、快速开关速度和低功率潜力8，被认为是高密度信息存储的有前途的候选者9。电阻的非易失性重新配置，加上简单的两端结构和三维集成能力，也使忆阻器交叉阵列能够执行大规模的内存计算任务10，11。在冯·诺依曼体系结构的计算机系统中，消除物理分离的中央处理单元和存储器层次之间频繁的数据移动将提高计算效率，并降低处理数据密集型工作负载时的能耗。特别是，在忆阻器中加入轻质聚合物作为开关矩阵，在低功耗柔性边缘计算应用中显示出优越的优势12，13，14，15，16。基于电荷捕获和去捕获、电荷转移（CT）、电化学氧化还原反应、构象重构、离子迁移等机制17，聚合物忆阻器器件中发生了局部电阻切换，其中在富含缺陷的区域18、19、20、21中的局部增强电场下更容易且优选地产生高导电区域（或导电细丝）。由于缺陷和内部电场的空间不均匀性，以及因此开关矩阵内导电丝的随机分布，将忆阻器缩小到纳米级可能导致某些器件被分配在显示不同电行为或根本不显示任何电阻开关特性的区域中。尽管聚合物忆阻器在低功耗边缘计算应用中显示出雄心勃勃的科学重要性，但其较差的制造成品率和可靠性仍然是阻碍其直接实际应用的主要问题。