一种能算存一体化单元、计算器件、设备及制备方法

摘要

本发明涉及电子技术领域，特别涉及一种能算存一体化单元、计算器件、设备及制备方法，该能算存一体化单元包括依次设置的Cu电极层、工作电极层、LiPON层和锂源电极层，当能算存一体化单元工作时，锂源电极层提供的至少一个锂离子通过LiPON层嵌入或脱出工作电极层，且所述工作电极层中对应不同锂离子含量形成不同的状态信息，本发明的能算存一体化单元可实现内部能量供给和信息数据处理的耦合，即本发明的能算存一体化单元在进行信息数据处理时可充分利用其内部存储的能量，而无需外部提供能量，从而避免了外部提供能量时造成的高功耗、高欧姆热，解决了现有计算机系统功耗高、性能趋于极限的问题。

权利要求

1.一种能算存一体化单元，其特征在于：所述能算存一体化单元包括依次设置的Cu电极层、工作电极层、LiPON层和锂源电极层；当所述能算存一体化单元工作时，所述锂源电极层提供的至少一个锂离子通过所述LiPON层嵌入或脱出所述工作电极层，且所述工作电极层中对应不同锂离子含量形成不同的状态信息；所述锂源电极层或工作电极层中的锂离子的相对减少或增加，所述锂源电极层和工作电极层之间的电势差发生变化，所述电势差被检测并定义为信息数据；所述工作电极层中锂离子含量与所述电势差是一一对应的线性关系；

所述工作电极层的材料为C、Cu、Ni、Ti、Ag、Sn、Si、Zn、Au、Ag‑C复合材料、Zn‑Sn复合材料、Au‑Si复合材料或Au‑SiO2复合材料中的至少一种；所述锂源电极层的材料为Li、LiMnO2、LiCoO2，LiFePO4中的至少一种。

2.如权利要求1所述的能算存一体化单元，其特征在于：所述能算存一体化单元进一步包括第一集流体和第二集流体，所述第一集流体与所述Cu电极层电性连接，所述第二集流体和所述锂源电极层电性连接。

3.如权利要求1所述的能算存一体化单元，其特征在于：所述Cu电极层厚度为1nm‑

100um。

4.如权利要求1所述的能算存一体化单元，其特征在于：所述工作电极层厚度为1nm‑

100um。

5.如权利要求1所述的能算存一体化单元，其特征在于：所述LiPON层厚度为1nm‑10um。

6.如权利要求1所述的能算存一体化单元，其特征在于：所述锂源电极层厚度为1nm‑

100um。

7.一种计算器件，其特征在于：所述计算器件包括衬底和形成于所述衬底上的至少一个如权利要求1‑6任一项所述的能算存一体化单元。

8.如权利要求7所述的计算器件，其特征在于：所述计算器件包括多个能算存一体化单元，且该多个能算存一体化单元阵列排布且信号互联。

9.如权利要求7所述的计算器件，其特征在于：所述衬底的尺寸大小为0.1cm‑100cm，所述能算存一体化单元的尺寸大小为1nm‑10μm。

10.一种设备，其特征在于：所述设备包括至少一个如权利要求7所述的计算器件。

11.一种能算存一体化单元的制备方法，用于制备如权利要求1所述的能算存一体化单元，其特征在于：所述制备方法包括如下步骤：在衬底上形成Cu电极层；

在所述Cu电极层上形成工作电极层；

在所述工作电极层上形成LiPON层；

在所述LiPON层上形成锂源电极层。

12.如权利要求11所述的制备方法，其特征在于：在形成锂源电极层后，在所述Cu电极层上避开工作电极层的位置及所述锂源电极层上分别形成第一集流体和第二集流体。

13.如权利要求11所述的制备方法，其特征在于：通过PVD方法形成所述Cu电极层、所述工作电极层、所述LiPON层和所述锂源电极层，所述PVD方法为磁控溅射、蒸镀、离子镀中的一种。

说明书

一种能算存一体化单元、计算器件、设备及制备方法

【技术领域】

[0001] 本发明涉及电子技术领域，特别涉及一种能算存一体化单元、计算器件、设备及制备方法。【背景技术】

[0002] 随着智能科技的进步，超高性能的计算系统被广泛使用，且对计算能力的要求日益提高。而目前基于冯诺依曼架构的计算机系统由于硅基微电子器件量子隧穿、功耗过高
等问题，已经日益趋近于摩尔定律极限，若要不断地提高计算机系统的计算能力，则需要不断增加单位面积上的计算单元，这对于能量的消耗是非常巨大的。随着计算器件与系统的
不断发展，低功耗、高性能便成了新型计算器件的发展趋势。我们发现人脑具有新型计算系统所需要的这些特点。可通过向大脑学习，寻找一种新型的高性能、低功耗的计算架构来解决这些问题。
【发明内容】

[0003] 为解决现有计算机系统功耗高、性能趋于极限的问题，本发明提供了一种能算存一体化单元、计算器件、设备及制备方法。

[0004] 本发明解决技术问题的方案是提供一种能算存一体化单元，包括依次设置的Cu电极层、工作电极层、LiPON层和锂源电极层；当所述能算存一体化单元工作时，所述锂源电极层提供的至少一个锂离子通过所述LiPON层嵌入或脱出所述工作电极层，且所述工作电极
层中对应不同锂离子含量形成不同的状态信息；所述锂源电极层或工作电极层中的锂离子
的相对减少或增加，所述锂源电极层和工作电极层之间的电势差发生变化，所述电势差被
检测并定义为信息数据；所述工作电极层中锂离子含量与所述电势差是一一对应的线性关
系；所述工作电极层的材料为C、Cu、Ni、Ti、Ag、Sn、Si、Zn、Au、Ag‑C复合材料、Zn‑Sn复合材料、Au‑Si复合材料或Au‑SiO2复合材料中的至少一种；所述锂源电极层的材料为Li、LiMnO2、LiCoO2，LiFePO4中的至少一种。

[0005] 优选地，所述能算存一体化单元进一步包括第一集流体和第二集流体，所述第一集流体与所述Cu电极层电性连接，所述第二集流体和所述锂源电极层电性连接。

[0006] 优选地，所述Cu电极层厚度为1nm‑100um。

[0007] 优选地，所述工作电极层厚度为1nm‑100um。

[0008] 优选地，所述LiPON层厚度为1nm‑10um。

[0009] 优选地，所述锂源电极层厚度为1nm‑100um。

[0010] 本发明为解决上述技术问题，还提供一种计算器件，包括衬底和形成于所述衬底上的至少一个如上所述的能算存一体化单元。

[0011] 优选地，所述计算器件包括多个能算存一体化单元，且该多个能算存一体化单元阵列排布且信号互联。

[0012] 优选地，所述衬底的尺寸大小为0.1cm‑100cm，所述能算存一体化单元的尺寸大小为1nm‑10μm。

[0013] 本发明为解决上述技术问题，还提供一种设备，包括少一个如上所述的计算器件。

[0014] 本发明为解决上述技术问题，还提供一种能算存一体化单元的制备方法，用于制备上述能算存一体化单元，所述制备方法包括如下步骤：在衬底上形成Cu电极层；在所述Cu电极层上形成工作电极层；在所述工作电极层上形成LiPON层；在所述LiPON层上形成锂源
电极层。

[0015] 优选地，在形成锂源电极层后，在所述Cu电极层上避开工作电极层的位置及所述锂源电极层上分别形成第一集流体和第二集流体。

[0016] 优选地，通过PVD方法形成所述Cu电极层、所述工作电极层、所述LiPON层和所述锂源电极层，所述PVD方法为磁控溅射、蒸镀、离子镀中的一种。

[0017] 与现有技术相比，本发明的一种能算存一体化单元、计算器件、设备及制备方法具有以下优点：

[0018] 1、本发明的能算存一体化单元通过设置工作电极层、LiPON层和锂源电极层，当能算存一体化单元工作时，锂源电极层中的锂离子通过LiPON层嵌入或脱出工作电极层，工作电极层中对应不同锂离子含量形成不同的状态信息。可以理解，锂离子在锂源电极层和工作电极层中的移动伴随着能量的储存和释放，同时，因锂源电极层或工作电极层中的锂离
子的相对减少或增加，锂源电极层和工作电极层之间的电势差将发生变化，即本发明的能
算存一体化单元在工作时，其能量的变化和电势差的变化是同时发生的，电势差可以被检
测并定义为信息数据，因此本发明的能算存一体化单元可实现内部能量供给和信息数据处
理的耦合，即本发明的能算存一体化单元在进行信息数据处理时可充分利用其内部存储的
能量，而无需外部提供能量，从而避免了外部提供能量时造成的高功耗、高欧姆热，并能够大幅提高能量利用效率，降低信息读取造成的运算时延，解决了现有计算机系统功耗高、性能趋于极限的问题。另外，在工作电极层中，不同锂离子含量对应的状态点的数量在理论上是无数个的，可以根据实际设计需要，选取所需数量的状态点个数，这样能够大大增加每个能算存一体化单元具备更多的可区分状态，从而能够完成更加复杂的计算、存储工作。我们选取的可区分状态数量越多，在实现相同规模的计算体量或者相同规模的储存体量的情况
下，所需能算存一体化单元的数量越少；在能算存一体化单元的数量不变的情况下，我们选取的可区分状态数量越多，其计算能力、储存能力越强。这一设计进一步拓展了能算存一体化单元的性能潜力。另外，工作电极层中锂离子含量与电势差是一一对应的线性关系，那么就可以从中挑选出多个不同的状态，来作为进行计算和存储的依据，这突破了传统晶体管
只有两种状态的限制。这些挑选出的多个不同状态对应的工作电极层中锂离子含量、电极
间电势差都是不同的，且是连续的线性关系，即工作电极层中锂离子含量和电极间电势差
都是连续变化的，这样的话，工作电极层中锂离子含量在变化前后是具有可追溯性的，工作电极层中锂离子含量一旦变化，电极间电势差就会变得不同，且在该一一对应的线性关系
范围内，并不存在另一个电势差与其相等的点，也就是说，每一个状态都具有单独性。这样的话，能算存一体化单元对于通过它的电荷是具有“记忆”功能的，即根据其在状态变化前后的电势差，能够反应出通过其的电荷量和电荷通过时的运动方向，实现对信息或变化过
程的“记忆”。不仅可以用于计算，也可以用于信息存储，还可以记录信息变化过程，实现了储能、计算、信息存储一体化的同时，具备对通过它的电荷的记忆特性，具有用于搭建神经网络的潜力。

[0019] 2、本发明还提供一种计算器件，具有和上述能算存一体化单元相同的有益效果。另外，本发明的计算器件可以包括多个能算存一体化单元，多个能算存一体化单元阵列排
布且信号互联，通过此设置，多个能算存一体化单元可以排列组合的方式组成神经网络，并进行关联存储运算，其存储和运算数据量将呈指数级增长，计算能力将大幅提高。

[0020] 3、本发明还提供一种设备，具有和上述能算存一体化单元、计算器件相同的有益效果，在此不做赘述。

[0021] 4、本发明还提供一种能算存一体化单元的制备方法，通过PVD方法逐层沉积Cu电极层、工作电极层、LiPON层、锂源电极层和集流体，此方法可实现各层的纳米级制备，且各层间有更高的附着力和耐久力，提高使用寿命，实用性更强。
【附图说明】

[0022] 为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些
实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

[0023] 图1是本发明第一实施例提供的一种能算存一体化单元的剖视图。

[0024] 图2是本发明第一实施例提供的一种能算存一体化单元的俯视图。

[0025] 图3是本发明第二实施例提供的一种计算器件的立体结构示意图。

[0026] 图4是本发明第三实施例提供的一种设备的框图。

[0027] 图5是本发明第四实施例提供的一种能算存一体化单元的制备方法的步骤流程图。

[0028] 附图标识说明：

[0029] 1、能算存一体化单元；10、Cu电极层；11、第一延伸部；20、工作电极层；30、LiPON层；40、锂源电极层；41、第二延伸部；51、第一集流体；52、第二集流体；

[0030] 2、计算器件；21、衬底；

[0031] 3、设备；31、触发单元；32、执行主体。【具体实施方式】

[0032] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施实例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

[0033] 本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”、“上”、“下”、“左上”、“右上”、“左下”、“右下”以及类似的表述只是为了说明的目的。

[0034] 请结合图1和图2，本发明第一实施例提供一种能算存一体化单元1，包括依次设置的Cu电极层10、工作电极层20、LiPON层30和锂源电极层40，当能算存一体化单元1工作时，锂源电极层40中的至少一个锂离子通过LiPON层嵌入或脱出工作电极层20。

[0035] 可以理解地，为了工艺实现，能算存一体化单元1整体设置在衬底21上。

[0036] 可以理解地，Cu电极层10主要用于导电，以使电荷能够在工作电极层20上分布更加均匀，从而使锂离子的嵌入或脱出更加均匀，Cu电极层10可有效改善工作电极层20的导
电能力。

[0037] 可以理解地，锂源电极层40为对电极，锂源电极层40被激发后产生可移动的锂离子，锂离子在锂源电极层40和工作电极层20中的移动伴随着能量的储存和释放，同时，因锂源电极层40或工作电极层20中的锂离子的相对减少或增加，锂源电极层40和工作电极层20
之间的电势差将发生变化，即本发明的能算存一体化单元1在工作时，其能量的变化和电势差的变化是同时发生的，电势差可以被检测并定义为信息数据，因此本发明的能算存一体
化单元1可实现内部能量供给和信息数据处理的耦合，即本发明的能算存一体化单元1在进
行信息数据处理时可充分利用其内部存储的能量，而无需外部提供能量，从而避免了外部
提供能量时造成的高功耗、高欧姆热，并能够大幅提供能量利用效率，降低信息读取造成的运算时延，解决了现有计算机系统功耗高、性能趋于极限的问题。

[0038] 能算存一体化单元1打破了传统基础架构的限制，采用类电化学电池结构。在工作过程中，进行状态切换时，锂离子只在锂源电极层40和工作电极层20之间运动，运动路径非常短，能量耗散非常少，有助于降低整体的能量损失，提高能效比。

[0039] 能算存一体化单元1本身具有存储电能的作用，在进行工作的过程中，可以通过消耗自身存储的电能来实现状态切换。特别是当将大量能算存一体化单元1集成后，各个能算存一体化单元1的状态切换不仅可以使用自身存储的电能，还可以使用周围的能算存一体
化单元1中存储的电能。这样，可以是能算存一体化单元1能够在一定时间内在没有外部能
量供应的情况下工作，降低了对外部能源的依赖。

[0040] 能算存一体化单元1在使用过程中，内部存储的电能会逐渐减少，可以利用外部能源进行补充。其中，如果利用外部能源直接将能算存一体化单元1充满能量，相当于是对能算存一体化单元1中原本存储的信息进行了一次擦除。如果需要保存能算存一体化单元1中
原本存储的信息，则可以在能算存一体化单元1进行状态变化时，利用为其释放的能量为另一能算存一体器件充电，记录其状态，从而避免原本存储的信息丢失。

[0041] 可以理解地，在工作电极层20中，不同锂离子含量对应的状态点的数量在理论上是无数个的，可以根据实际设计需要，选取所需数量的状态点个数，这样能够大大增加能算存一体化单元1具备更多的可区分状态，从而能够完成更加复杂的计算、存储工作。我们选取的可区分状态数量越多，在实现相同规模的计算体量或者相同规模的储存体量的情况
下，所需能算存一体化单元1的数量越少；在能算存一体化单元1的数量不变的情况下，我们选取的可区分状态数量越多，其计算能力、储存能力越强。这一设计进一步拓展了能算存一体化单元1的性能潜力。

[0042] 可以理解地，工作电极层20中锂离子含量与电势差是一一对应的线性关系，那么就可以从中挑选出多个不同的状态，来作为进行计算和存储的依据，这突破了传统晶体管
只有两种状态的限制。这些挑选出的多个不同状态对应的工作电极层20中锂离子含量、电
极间电势差都是不同的，且是连续的线性关系，即工作电极层20中锂离子含量和电极间电
势差都是连续变化的，这样的话，工作电极层20中锂离子含量在变化前后是具有可追溯性
的，工作电极层20中锂离子含量一旦变化，电极间电势差就会变得不同，且在该一一对应的线性关系范围内，并不存在另一个电势差与其相等的点，也就是说，每一个状态都具有单独性。这样的话，能算存一体化单元1对于通过它的电荷是具有“记忆”功能的，即根据其在状态变化前后的电势差，能够反应出通过其的电荷量和电荷通过时的运动方向，实现对信息
或变化过程的“记忆”。不仅可以用于计算，也可以用于信息存储，还可以记录信息变化过程，实现了储能、计算、信息存储一体化的同时，具备对通过它的电荷的记忆特性，具有用于搭建神经网络的潜力。

[0043] 为了使锂源电极层40和工作电极层20间的电势差能够被更加准确地检测和控制，在工作电极层20中锂离子含量变化时，锂源电极层40的电势变化至少比工作电极层20的电
势变化低一个数量级。可以理解，锂源电极层40的电势变化可以是比工作电极层20的电势
变化低一个数量级、两个数量级、三个数量级、甚至更多个数量级，且不限于此，一般情况下，锂源电极层40的电势变化相比于工作电极层20的电势变化越小，对于锂源电极层40和
工作电极层20间的电势差的准确检测和控制越有利，从而使各个状态能够被更加精准地监
控。

[0044] 总体而言，能算存一体化单元1打破了传统计算单元的架构限制，实现了储能、计算和信息存储的整合，功耗更小，能量利用率更高，且具有记忆特性，具有应用于人工神经网络系统的潜在价值。

[0045] 可选地，工作电极层20的材料可以为C、Cu、Ni、Ti、Ag、Sn、Si、Zn、Au、Ag‑C复合材料、Zn‑Sn复合材料、Au‑Si复合材料或Au‑SiO2复合材料中的一种。具体地，在本发明实施例中，工作电极层20的材料为Au‑SiO2复合材料。

[0046] 可选地，锂源电极层40的材料可以为Li、LiMnO2、LiCoO2，LiFePO4中的一种，可以理解，这几种材料均可以被激发出锂离子。具体地，在本发明实施例中，锂源电极层40的材料为Li。

[0047] 可选地，Cu电极层10厚度可以为1nm‑100um，优选地，Cu电极层10厚度为10nm‑2um，更进一步地，Cu电极层10厚度为10nm、20nm、50nm、100nm、500nm、1um或2um中的任一值。

[0048] 可选地，工作电极层20厚度可以为1nm‑100um，优选地，工作电极层20厚度为10nm‑2um，更进一步地，工作电极层20厚度为10nm、20nm、50nm、100nm、500nm、1um或2um中的任一值。

[0049] 可选地，LiPON层30厚度可以为1nm‑10um，优选地，LiPON层30厚度厚度为50nm‑5um，更进一步地，LiPON层30厚度厚度为50nm、100nm、500nm、1um、2um、3um、4um或5um中的任一值。

[0050] 可选地，锂源电极层40厚度可以为1nm‑100um，优选地，锂源电极层40厚度为10nm‑2um，更进一步地，锂源电极层40厚度为10nm、20nm、50nm、100nm、500nm、1um或2um中的任一值。

[0051] 进一步地，能算存一体化单元1进一步包括第一集流体51和第二集流体52，第一集流体51与Cu电极层10电性连接，第二集流体52和锂源电极层40电性连接。因Cu电极层用于
工作电极层20的导电，所以可通过第一集流体51电性连接工作电极层20，从而可通过第一
集流体51和第二集流体52检测工作电极层20和锂源电极层40间的电势差来区分能算存一
体化单元1的不同状态。

[0052] 具体地，Cu电极层10包括第一延伸部11，第一延伸部11从Cu电极层10与工作电极层20的贴合部分延伸出来，第一集流体51设置在第一延伸部11上；锂源电极层40包括第二
延伸部41，第二延伸部41从锂源电极层40和LiPON层30的贴合部分延伸出来，第二集流体52设置在第二延伸部41上。可以理解，Cu电极层10、工作电极层20、LiPON层30和锂源电极层40层状依次叠加已经具有一定厚度，第一延伸部11或第二延伸部41可以向对方所在平面折叠
延伸，在第一延伸部11或第二延伸部41上设置第一集流体51和第二集流体52时，第一集流
体51和第二集流体52不超出Cu电极层10、工作电极层20、LiPON层30和锂源电极层40叠加后已经具有的厚度，即不会增加额外厚度，保证能算存一体化单元1的微型化设计。

[0053] 可选地，第一集流体51和第二集流体52的材料为Pt或Pt‑Ti复合材料中的一种，具体地，在本发明实施例中，集流体50的材料为Pt。

[0054] 可选地，第一集流体51和第二集流体52的厚度可以为1nm‑10um，优选地，第一集流体51和第二集流体52的厚度为50nm‑2um，更进一步地，第一集流体51和第二集流体52的厚度为50nm、100nm、500nm、1um、或2um中的任一值。

[0055] 请参阅图3，本发明的第二实施例提供一种计算器件2，包括衬底21和形成于衬底21上的至少一个如本发明第一实施例提供的能算存一体化单元1。

[0056] 进一步地，计算器件2包括多个能算存一体化单元1，且该多个能算存一体化单元1阵列排布且信号互联。通过此设置，多个能算存一体化单元1可以排列组合的方式组成神经网络，并进行关联存储运算，其存储和运算数据量将呈指数级增长，计算能力将大幅提高。

[0057] 本发明实施例对衬底21的材料不做具体限定，作为一种优选，本发明实施例中衬底21的材料为Si。

[0058] 本发明实施例对衬底21的尺寸大小不做具体限定，衬底21的尺寸大小根据衬底21上设有的能算存一体化单元1的数量而设定。作为一种可选的实施方式，衬底21的尺寸设置为0.1cm至100cm。优选地，衬底21的尺寸为0.1cm、0.5cm、1cm、2cm、5cm、8cm、10cm、20cm、
50cm、80cm或100cm中的任一值。将衬底21的尺寸设置在此区间既能搭载较大数量的能算存一体化单元1，实现能算存一体化单元1的多功能性，又能缩小能算存一体化单元1的整体结构，便于能算存一体化单元1的安装使用。

[0059] 本发明实施例对能算存一体化单元1的尺寸大小不做具体限定，作为一种可选的实施方式，能算存一体化单元1的尺寸大小为1nm至10μm。优选地，本发明实施例能算存一体化单元1的尺寸为1nm、10nm、50nm、100nm、500nm、1um、2um、5um或10um。将能算存一体化单元
1的尺寸设置在此区间既能满足使用要求，又便于加工制作。

[0060] 请参阅图4，本发明的第三实施例提供一种设备3，包括触发单元31、执行主体32及至少一个如本发明第二实施例提供的计算器件2，计算器件2分别与触发单元31、执行主体32信号连接。

[0061] 可以理解地，触发单元31给计算器件2提供指令，计算器件2中的能算存一体化单元接收到指令后，能算存一体化单元中的锂离子做相应移动，从而产生电势差变化，进而被识别位信息数据信号并传递给执行主体32，执行主体32执行相应动作。

[0062] 其中指令包括信息计算信号、信息存储信号以及储能信号等。对应的指令可通过电流输入，执行指令可由指令集发出，指令集的应用类似于现有的加法器、减法器或者与非门的控制，并可具体与操作系统做结合而获得。在本实施例另外的实施方式中，执行指令还可为其他形式，例如电信号、光信号等等。

[0063] 可以理解地，在控制执行主体32动作时，通过触发单元31对计算器件2中的能算存一体化单元提供指令，能算存一体化单元在对信息进行处理时无需额外提供电能源，从而
使得信息处理的能耗大大降低，并可将相关的状态信息发送至执行主体32，执行主体32根
据相关状态信息执行相应的动作，进一步减小了设备3所需要的能源供给，同时提高了设备
3的自动化能力。

[0064] 请参阅图5，本发明第四实施例提供一种能算存一体化单元的制备方法，用于制备如本发明第一实施例提供的能算存一体化单元1，该方法包括如下步骤：

[0065] 在衬底上形成Cu电极层，具体包括步骤S101、S102、S103。

[0066] 步骤S101：清洗衬底；

[0067] 可以理解地，衬底为提前制备且按需求大小剪裁好，可以利用无水乙醇、丙酮或其他试剂清洗衬底。

[0068] 步骤S102：在衬底上显现出Cu电极阵列图案；

[0069] 可以理解地，可以通过涂胶、曝光、清洗显影的方式在清洗后的衬底上显现出由光刻胶形成的Cu电极阵列图案。

[0070] 步骤S103：通过PVD、电镀等方法将Cu沉积在Cu电极阵列图案上，并洗去形成Cu电极阵列图案的光刻胶，形成Cu电极层；

[0071] 可选地，在步骤S103中，PVD方法可以为磁控溅射、蒸镀、离子镀中的一种。具体地，在本发明实施例中，通过磁控溅射制备Cu电极层，具体操作步骤如下：

[0072] 打开设备电源，开水冷机，开压缩机，充入空气使室内气压达到大气压，开腔体，安装Cu靶材，放入衬底样品，关闭腔体；先打开机械泵，缓慢打开旁抽阀，通过机械泵将腔室内‑4真空度抽到10Pa以下；关闭旁抽阀，打开分子泵和插板阀，将腔内气压抽至5×10 Pa以下；
通入氩气，氩气流量为200，调整腔体气压到2Pa，设置Cu的功率为30W打开挡板启辉，启辉后将气压调整到1Pa；

[0073] 镀膜：打开公转开关，启辉后关闭挡板，预溅射10min，去除靶材表面杂质；打开挡板进行薄膜溅射，溅射时间为30min；

[0074] 溅射结束：溅射完成后，依次关闭挡板，公转开关，溅射电源和气瓶；关闭插板阀；

[0075] 取样：打开放气阀，使腔体内气压达到大气压水平，打开腔体，取出样品。

[0076] 在Cu电极层上形成工作电极层，具体包括步骤S104、S105。

[0077] 步骤S104：在Cu电极层上显现出工作电极图案；

[0078] 可以理解地，可以通过涂胶、曝光、清洗显影的方式在Cu电极层上显现出由光刻胶形成的工作电极图案。

[0079] 步骤S105：通过PVD方法将工作电极沉积在工作电极图案上，并洗去形成工作电极图案的光刻胶，形成工作电极层；

[0080] 可选地，在步骤S105中，PVD方法可以为磁控溅射、蒸镀、离子镀中的一种。具体地，在本发明实施例中，通过磁控溅射制备工作电极层，工作电极层的材料选取为Au‑SiO2复合材料，具体操作步骤如下：

[0081] 打开设备电源，开水冷机，开压缩机，充入空气使室内气压达到大气压，开腔体，安装Au靶材和SiO2靶材，放入衬底样品，关闭腔体；先打开机械泵，缓慢打开旁抽阀，通过机械泵将腔室内真空度抽到10Pa以下；关闭旁抽阀，打开分子泵和插板阀，将腔内气压抽至5×‑4
10 Pa以下；通入氩气，氩气流量为200，调整腔体气压到2Pa，设置Au的功率为30W，SiO2的功率为150W打开挡板启辉，启辉后将气压调整到1Pa；

[0082] 镀膜：打开公转开关，启辉后关闭挡板，预溅射10min，去除靶材表面杂质；打开挡板进行薄膜溅射，溅射时间为30min；

[0083] 溅射结束：溅射完成后，依次关闭挡板，公转开关，溅射电源和气瓶；关闭插板阀；

[0084] 取样：打开放气阀，使腔体内气压达到大气压水平，打开腔体，取出样品。

[0085] 在所述工作电极层上形成LiPON层，具体包括步骤S106、步骤S107。

[0086] 步骤S106：在工作电极层上显现出LiPON图案；

[0087] 可以理解地，可以通过涂胶、曝光、清洗显影的方式在工作电极层上显现出由光刻胶形成的LiPON图案。

[0088] 步骤S107：通过PVD方法将LiPON沉积在所述LiPON图案上，并洗去形成LiPON图案的光刻胶，形成LiPON层；

[0089] 可选地，在步骤S107中，PVD方法可以为磁控溅射、蒸镀、离子镀中的一种。具体地，在本发明实施例中，通过磁控溅射制备LiPON层，具体操作步骤如下：

[0090] 打开设备电源，开水冷机，开压缩机，充入空气使室内气压达到大气压，开腔体，安装LiPON靶材，放入衬底样品，关闭腔体；先打开机械泵，缓慢打开旁抽阀，通过机械泵将腔‑4室内真空度抽到10Pa以下；关闭旁抽阀，打开分子泵和插板阀，将腔内气压抽至5×10 Pa以下；通入氮气，氮气流量为50，调整腔体气压到2Pa，设置LiPON的功率为100W打开挡板启辉，启辉后将气压调整到1Pa；

[0091] 镀膜：打开公转开关，启辉后关闭挡板，预溅射10min，去除靶材表面杂质；打开挡板进行薄膜溅射，溅射时间为60min；

[0092] 溅射结束：溅射完成后，依次关闭挡板，公转开关，溅射电源和气瓶；关闭插板阀；

[0093] 取样：打开放气阀，使腔体内气压达到大气压水平，打开腔体，取出样品。

[0094] 在LiPON层上形成锂源电极层，具体包括步骤S108、S109。

[0095] 步骤S108：在LiPON层上显现出锂源电极图案；

[0096] 可以理解地，可以通过涂胶、曝光、清洗显影的方式在述LiPON层上显现出由光刻胶形成的锂源电极图案。

[0097] 步骤S109：通过PVD、电镀、化学镀等方法将锂源电极沉积在锂源电极图案上，并洗去形成锂源电极图案的光刻胶，形成锂源电极层；

[0098] 可选地，在步骤S109中，PVD方法可以为磁控溅射、蒸镀、离子镀中的一种。具体地，在本发明实施例中，通过蒸镀制备锂源电极层，锂源电极层的材料选取为Li，具体操作步骤如下：

[0099] 打开设备电源，开水冷机，开压缩机，充入气体使室内气压达到大气压，开腔体，安装Li靶，放入衬底样品，关闭腔体；先打开机械泵再打开出抽阀，使腔室内真空度降到10Pa‑4以下；关闭出抽阀，打开分子泵和插板阀，将腔内气压抽至1×10 Pa以下；设置电子束的功率为100W；

[0100] 镀膜：打开公转开关，预蒸发10min；打开挡板进行蒸镀，蒸镀至薄膜厚度为50nm时结束；

[0101] 蒸镀结束：蒸镀完成后，依次关闭挡板，公转开关，蒸镀电源；

[0102] 取样：打开放气阀，使腔体内气压达到大气压水平，打开腔体，取出样品。

[0103] 进一步地，在形成锂源电极层后，在所述Cu电极层上避开工作电极层的位置及所述锂源电极层上分别形成第一集流体和第二集流体，具体包括步骤S110、S111。

[0104] 步骤S110：在Cu电极层上避开工作电极层的位置及锂源电极层上分别显现出第一集流体图案和第二集流体图案；

[0105] 可以理解地，可以通过涂胶、曝光、清洗显影的方式在Cu电极层上避开工作电极层的位置及锂源电极层上显现出由光刻胶形成的第一集流体图案和第二集流体图案。

[0106] 步骤S111：通过PVD方法将集流体沉积在集流体图案上，并洗去形成第一集流体图案和第二集流体图案的光刻胶，从而获得能算存一体化单元。

[0107] 可选地，在步骤S111中，PVD方法可以为磁控溅射、蒸镀、离子镀中的一种。具体地，在本发明实施例中，通过磁控溅射制备集流体，集流体的材料选取为Pt，具体操作步骤如下：

[0108] 打开设备电源，开水冷机，开压缩机，充入空气使室内气压达到大气压，开腔体，安装Pt靶材，放入衬底样品，关闭腔体；先打开机械泵，缓慢打开旁抽阀，通过机械泵将腔室内真空度抽到10Pa以下；关闭旁抽阀，打开分子泵和插板阀，将腔内气压抽至5*10‑4Pa以下；通入氩气，氩气流量为200，调整腔体气压到2Pa，设置Pt的功率为30W打开挡板启辉，启辉后将气压调整到1Pa；

[0109] 镀膜：打开公转开关，启辉后关闭挡板，预溅射10min，去除靶材表面杂质；打开挡板进行薄膜溅射，溅射时间为30min；

[0110] 溅射结束：溅射完成后，依次关闭挡板，公转开关，溅射电源和气瓶；关闭插板阀，分子泵；关闭机械泵；

[0111] 取样：打开放气阀，使腔体内气压达到大气压水平，打开腔体，取出样品。

[0112] 取出样品后：关闭腔体，打开机械泵，打开旁抽阀，将腔内气压抽到10Pa以下，使腔体保持在高真空状态下；关闭旁抽阀，关机械泵；关闭电源、水冷机及压缩机。

[0113] 至此，整个制备流程完成，最终获得能算存一体化单元。

[0114] 与现有技术相比，本发明的一种能算存一体化单元、计算器件、设备及制备方法具有以下优点：

[0115] 1、本发明的能算存一体化单元通过设置工作电极层、LiPON层和锂源电极层，当能算存一体化单元工作时，锂源电极层中的锂离子通过LiPON层嵌入或脱出工作电极层，工作电极层中对应不同锂离子含量形成不同的状态信息。可以理解，锂离子在锂源电极层和工作电极层中的移动伴随着能量的储存和释放，同时，因锂源电极层或工作电极层中的锂离
子的相对减少或增加，锂源电极层和工作电极层之间的电势差将发生变化，即本发明的能
算存一体化单元在工作时，其能量的变化和电势差的变化是同时发生的，电势差可以被检
测并定义为信息数据，因此本发明的能算存一体化单元可实现内部能量供给和信息数据处
理的耦合，即本发明的能算存一体化单元在进行信息数据处理时可充分利用其内部存储的
能量，而无需外部提供能量，从而避免了外部提供能量时造成的高功耗、高欧姆热，并能够大幅提高能量利用效率，降低信息读取造成的运算时延，解决了现有计算机系统功耗高、性能趋于极限的问题。另外，在工作电极层中，不同锂离子含量对应的状态点的数量在理论上是无数个的，可以根据实际设计需要，选取所需数量的状态点个数，这样能够大大增加每个能算存一体化单元具备更多的可区分状态，从而能够完成更加复杂的计算、存储工作。我们选取的可区分状态数量越多，在实现相同规模的计算体量或者相同规模的储存体量的情况
下，所需能算存一体化单元的数量越少；在能算存一体化单元的数量不变的情况下，我们选取的可区分状态数量越多，其计算能力、储存能力越强。这一设计进一步拓展了能算存一体化单元的性能潜力。另外，工作电极层中锂离子含量与电势差是一一对应的线性关系，那么就可以从中挑选出多个不同的状态，来作为进行计算和存储的依据，这突破了传统晶体管
只有两种状态的限制。这些挑选出的多个不同状态对应的工作电极层中锂离子含量、电极
间电势差都是不同的，且是连续的线性关系，即工作电极层中锂离子含量和电极间电势差
都是连续变化的，这样的话，工作电极层中锂离子含量在变化前后是具有可追溯性的，工作电极层中锂离子含量一旦变化，电极间电势差就会变得不同，且在该一一对应的线性关系
范围内，并不存在另一个电势差与其相等的点，也就是说，每一个状态都具有单独性。这样的话，能算存一体化单元对于通过它的电荷是具有“记忆”功能的，即根据其在状态变化前后的电势差，能够反应出通过其的电荷量和电荷通过时的运动方向，实现对信息或变化过
程的“记忆”。不仅可以用于计算，也可以用于信息存储，还可以记录信息变化过程，实现了储能、计算、信息存储一体化的同时，具备对通过它的电荷的记忆特性，具有用于搭建神经网络的潜力。

[0116] 2、本发明还提供一种计算器件，具有和上述能算存一体化单元相同的有益效果。另外，本发明的计算器件可以包括多个能算存一体化单元，多个能算存一体化单元阵列排
布且信号互联，通过此设置，多个能算存一体化单元可以排列组合的方式组成神经网络，并进行关联存储运算，其存储和运算数据量将呈指数级增长，计算能力将大幅提高。

[0117] 3、本发明还提供一种设备，具有和上述能算存一体化单元、计算器件相同的有益效果，在此不做赘述。

[0118] 4、本发明还提供一种能算存一体化单元的制备方法，通过PVD方法逐层沉积Cu电极层、工作电极层、LiPON层、锂源电极层和集流体，此方法可实现各层的纳米级制备，且各层间有更高的附着力和耐久力，提高使用寿命，实用性更强。

[0119] 以上对本发明实施例公开的一种能算存一体化单元、计算器件、设备及制备方法进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实
施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术
人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制，凡在本发明的原则之内所作的任何修改，等同替换
和改进等均应包含本发明的保护范围之内。