【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】使用半导体存储元件的神经网络运算电路
本专利技术涉及使用半导体存储元件的神经网络运算电路,例如涉及用于这样的运算电路的字线选择电路等。
技术介绍
随着信息通信技术的进展,所有的事物与因特网相连的IoT(InternetofThings)技术受到关注。在IoT技术中,通过将各种电子设备连接到因特网,期待设备的高性能化,但作为实现更高性能化的技术,近年来活跃地开展电子设备自己进行学习和判断的人工智能(AI:ArtificialIntelligence)技术的研究开发。在人工智能技术中,使用对人的脑型信息处理进行工学上的模仿的神经网络技术,并且以高速、低功耗执行神经网络运算的半导体集成电路的研究开发正在火热地进行。神经网络电路由将多个输入以分别具有不同的耦合权重系数的被称作突触(synapse)的耦合来连接的被称作神经元(neuron)的基本元件构成,通过将多个神经元相互连接,能够进行图像识别及声音识别这样的高级的运算动作。在神经元中,进行对将各输入与各耦合权重系数相乘后的值全部进行相加的乘加运算动作。在非专利文献1中,公开了一种将神经网络的耦合权重系数保存到电阻变化型非易失性存储器元件中的神经网络的运算电路的结构。其是将神经网络的耦合权重系数保存到可设定模拟电阻值的电阻变化型非易失性存储器元件中的结构,向非易失性存储器元件施加相当于输入数据的模拟电压值,利用此时流过的模拟电流值。神经元中进行的乘加运算动作通过如下处理来进行:将耦合权重系数作为模拟电阻值保存到多个非易失性存储器元件中 ...
【技术保护点】
1.一种使用半导体存储元件的神经网络运算电路,其特征在于,具备:/n存储器阵列,具有以矩阵状配置的多个存储器单元,上述多个存储器单元分别连接于多条字线中的1条和多条位线中的1条;/n字线多路选择电路,将上述多条字线中的任意的字线设为选择或非选择;/nn个判定电路,进行神经网络的神经元的运算动作,n为1以上的整数;/n列选择电路,将上述多条位线中的1条以上的位线连接于n个上述判定电路各自;以及/n控制电路,控制上述字线多路选择电路;/n上述多条字线以n条为1个单位在逻辑上被划分为多个字线区;/n上述字线多路选择电路包括按上述多个字线区的每个字线区将上述字线区内的字线设为选择或非选择的多个区内字线多路选择电路;/n上述区内字线多路选择电路按每个字线包括第1闩锁及第2闩锁,根据由上述控制电路控制的区选择信号、区内字线控制信号、第1闩锁的控制信号、第2闩锁的控制信号及字线选择信号,决定上述第1闩锁及上述第2闩锁的置位状态,并基于第1闩锁的置位状态,将对应的字线设为选择或非选择状态;/n上述判定电路在由上述字线多路选择电路选择的字线多路选择状态下,进行基于由上述列选择电路连接的位线的电压状态或位 ...
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20170907 JP 2017-1720941.一种使用半导体存储元件的神经网络运算电路,其特征在于,具备:
存储器阵列,具有以矩阵状配置的多个存储器单元,上述多个存储器单元分别连接于多条字线中的1条和多条位线中的1条;
字线多路选择电路,将上述多条字线中的任意的字线设为选择或非选择;
n个判定电路,进行神经网络的神经元的运算动作,n为1以上的整数;
列选择电路,将上述多条位线中的1条以上的位线连接于n个上述判定电路各自;以及
控制电路,控制上述字线多路选择电路;
上述多条字线以n条为1个单位在逻辑上被划分为多个字线区;
上述字线多路选择电路包括按上述多个字线区的每个字线区将上述字线区内的字线设为选择或非选择的多个区内字线多路选择电路;
上述区内字线多路选择电路按每个字线包括第1闩锁及第2闩锁,根据由上述控制电路控制的区选择信号、区内字线控制信号、第1闩锁的控制信号、第2闩锁的控制信号及字线选择信号,决定上述第1闩锁及上述第2闩锁的置位状态,并基于第1闩锁的置位状态,将对应的字线设为选择或非选择状态;
上述判定电路在由上述字线多路选择电路选择的字线多路选择状态下,进行基于由上述列选择电路连接的位线的电压状态或位线中流过的电流状态,将第1逻辑值或第2逻辑值作为神经元的运算动作的输出数据来输出的判定动作。
2.如权利要求1所述的神经网络运算电路,其特征在于,
上述控制电路在相同的上述字线多路选择状态下将上述判定动作执行多次;
一边切换上述区选择信号,一边依次执行基于通过1次判定动作得到的n个结果来决定由上述区选择信号选择的上述区内字线多路选择电路内的n个第2闩锁的置位状态的动作;
在多次的上述判定动作完成后,将上述第2闩锁的置位状态向上述第1闩锁传送并置位。
3.如权利要求1所述的神经网络运算电路,其特征在于,
上述字线多路选择状态对应于神经网络的神经元的输入数据。
4.如权利要求1所述的神经网络运算电路,其特征在于,
上述存储器单元保存有神经网络的耦合权重系数。
5.如权利要求1所述的神经网络运算电路,其特征在于,
上述存储器单元是由电阻变化元件形成的电阻变化型非易失性存储器元件,将神经网络的耦合权重系数作为电阻值来保存。
6.一种使用半导体存储元件的神经网络运算电路,其特征在于,具备:
存储器阵列,具有以矩阵状配置的多个存储器单元,上述多个存储器单元分别连接于多条字线中的1条和多条位线中的1条;
字线多路选择电路,将上述多条字线中的任意的字线设为选择或非选择;
n个判定电路,进行神经网络的神经元的运算动作,n为1以上的整数;
1个以上的读出电路,判定存储器单元的逻辑状态;
列选择电路,将上述多条位线中的1...
【专利技术属性】
技术研发人员:中山雅义,河野和幸,早田百合子,小野贵史,持田礼司,
申请(专利权)人:松下电器产业株式会社,
类型:发明
国别省市:日本;JP
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