人脑是一个高度整合的器官，通过多感官系统处理信息。为了构建类脑系统，需要将不同功能的硬件进行集成，构建多模态神经网络。

微电子所重点实验室刘明院士团队设计了一种新的3D垂直RRAM阵列，其中不同层器件分别具有非易失性和易失性，这使得它能够构建多模态神经形态计算网络。第1层器件（字线：TiN）和第2层器件（字线：Ru）分别表现出不同的动态特性，可以用于构建多时间尺度储备池计算网络；第3层器（WL：W）表现出了多比特存储的非易失特性，可用于构建卷积神经网络和全连接网络等。第1层和第2层器件构建的多时间尺度储备池计算网络用来模拟人类的耳朵捕捉声音信息，第3层器件一部分用于构建卷积神经网络模拟人类的眼睛捕捉图像信息，一部分构建全连接网络用于多感官信号的分类和识别。利用三维多功能RRAM阵列，实现了一个真三维、多模态、多尺度的神经形态计算系统，表现出了高精度（98%）和高面积效率（6 TOPS/mm2）的特点。

该成果以题“High Area Efficiency （6 TOPS/mm2 ） Multimodal Neuromorphic Computing System Implemented by 3D Multifunctional RRAM Array” 入选2023 IEDM，被TOP期刊Nature Electronics 评为“亮点文章”（中国大陆首篇）。微电子所博士生孙文绚为第一作者，许晓欣研究员为通讯作者。

图1：类脑计算示意图

图2 三维垂直RRAM阵列TEM图