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Electrical programmable multilevel nonvolatile photonic random-access memory

Light(Science & Applications) 2023年第11期12卷 2325-2334页

作者： Jiawei Meng Yaliang Gui Behrouz Movahhed Nouri Xiaoxuan Ma Yifei Zhang Cosmin-Constantin Popescu Myungkoo Kang Mario Miscuglio nicola peserico Kathleen Richardson Juejun Hu Hamed Dalir Volker J.Sorger Department of Electrical and Computer Engineering George Washington UniversityWashington DC 20052USA Florida Semiconductor Institute University of FloridaGainesvilleFL 32603USA Department of Electrical and Computer Engineering University of FloridaGainesvilleFL 32603USA Department of Materials Science&Engineering Massachusetts Institute of TechnologyCambridgeMA 02139USA CREOL The College of Optics&PhotonicsUniversity of Central FloridaOrlandoFL 32816USA

Photonic Random-Access Memories(P-RAM)are an essential component for the on-chip non-von Neumann photonic computing by eliminating optoelectronic conversion losses in data *** Phase-Change Materials(PCMs)have been showed multilevel memory capability,but demonstrations still yield relatively high optical loss and require cumbersome WRITE-ERASE approaches increasing power consumption and system package *** we demonstrate a multistate electrically programmed low-loss nonvolatile photonic memory based on a broadband transparent phase-change material(Ge2Sb2Se5,GSSe)with ultralow absorption in the amorphous state.A zero-staticpower and electrically programmed multi-bit P-RAM is demonstrated on a silicon-on-insulator platform,featuring efficient amplitude modulation up to 0.2 dB/μm and an ultralow insertion loss of total 0.12 dB for a 4-bit memory showing a 100×improved signal to loss ratio compared to other phase-change-materials based photonic *** further optimize the positioning of dual microheaters validating performance *** we demonstrate a half-a-million cyclability test showcasing the robust approach of this material and ***-loss photonic retention-of-state adds a key feature for photonic functional and programmable circuits impacting many applications including neural networks,LiDAR,and sensors for example.

关键词： retention random eliminating

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