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Breakdown Lifetime Analysis of HfO2-based Ferroelectric Tunnel Junction (FTJ) Memory for In-Memory Reinforcement Learning

机译：基于HfO2的铁电隧道结（FTJ）存储器的击穿寿命分析，可用于在内存中进行强化学习

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We clarified breakdown mechanisms of HfO2-based ferroelectric tunnel junction (FTJ) memory via systematic time-dependent dielectric breakdown (TDDB) measurement for realization of reliable in-memory reinforcement learning (RL) system. The defect generation in the interfacial layer SiO2 determines the device breakdown. By detailed TDDB analysis, we found that the lifetime of FTJ with ~ 30nm in diameter satisfies endurance requirement for practical RL array operation. As a result, HfO2 FTJ has high potential to achieve reliable cross-point RL system.
机译：我们阐明了HfO的分解机理 2 系统时间相关的介电击穿（TDDB）测量来实现基于的铁电隧道结（FTJ）存储器，以实现可靠的内存中增强学习（RL）系统。界面层SiO中的缺陷产生 2 确定设备故障。通过详细的TDDB分析，我们发现直径约30nm的FTJ的寿命可以满足实际RL阵列操作的耐用性要求。结果，HfO 2 FTJ具有实现可靠的交叉点RL系统的巨大潜力。

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