【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】使用非易失性半导体存储元件的神经网络运算电路
本专利技术涉及能够实现低功耗化和大规模集成化的使用非易失性半导体存储元件的神经网络运算电路及其动作方法。
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)技术的到来受到关注。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。在专利文献1、专利文献2、专利文献3中公开了以往的神经网络运算电路。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)(也有被称作感知器(perceptron)的情况)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处理。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。乘加运算电路由保存输入及耦合权重系数的存储器电路和寄存器电路、将输入与耦合权重系数相乘的乘法电路、将乘法结果累积相加的累加器(accumulator)电路、以及进行这些电路块的动作控制的控制电路构成。这些电路块全部由数字电路构成。在非专利文献1中,公开了以往的神经 ...
【技术保护点】
1.一种使用非易失性半导体存储元件的神经网络运算电路,根据能够取第1逻辑值或第2逻辑值的数据的多个输入数据、与多个输入数据分别对应的多个耦合权重系数、以及多个输入数据与对应的耦合权重系数的乘加运算结果,输出第1逻辑值或第2逻辑值的输出数据,其特征在于,具备:/n多个字线;/n第1数据线;/n第2数据线;/n第3数据线;/n第4数据线;/n多个运算机构,各运算机构由第1非易失性半导体存储元件与第1单元晶体管的串联连接构成,第1非易失性半导体存储元件的一端连接于第1数据线,第1单元晶体管的一端连接于第2数据线,第1单元晶体管的栅极连接于字线,并且该运算机构由第2非易失性半导体存储元件与第2单元晶体管的串联连接构成,第2非易失性半导体存储元件的一端连接于第3数据线,第2单元晶体管的一端连接于第4数据线,第2单元晶体管的栅极连接于字线;/n字线选择电路,将多个字线设为选择状态或非选择状态;以及/n判定电路,判定在第1数据线和第3数据线、或者第2数据线和第4数据线上产生的电压值或电流值的大小关系,输出第1逻辑值或第2逻辑值的数据;/n在多个运算机构的第1非易失性半导体存储元件和第2非易失性半导体 ...
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20170907 JP 2017-1718461.一种使用非易失性半导体存储元件的神经网络运算电路,根据能够取第1逻辑值或第2逻辑值的数据的多个输入数据、与多个输入数据分别对应的多个耦合权重系数、以及多个输入数据与对应的耦合权重系数的乘加运算结果,输出第1逻辑值或第2逻辑值的输出数据,其特征在于,具备:
多个字线;
第1数据线;
第2数据线;
第3数据线;
第4数据线;
多个运算机构,各运算机构由第1非易失性半导体存储元件与第1单元晶体管的串联连接构成,第1非易失性半导体存储元件的一端连接于第1数据线,第1单元晶体管的一端连接于第2数据线,第1单元晶体管的栅极连接于字线,并且该运算机构由第2非易失性半导体存储元件与第2单元晶体管的串联连接构成,第2非易失性半导体存储元件的一端连接于第3数据线,第2单元晶体管的一端连接于第4数据线,第2单元晶体管的栅极连接于字线;
字线选择电路,将多个字线设为选择状态或非选择状态;以及
判定电路,判定在第1数据线和第3数据线、或者第2数据线和第4数据线上产生的电压值或电流值的大小关系,输出第1逻辑值或第2逻辑值的数据;
在多个运算机构的第1非易失性半导体存储元件和第2非易失性半导体存储元件中保存多个耦合权重系数,
字线选择电路根据多个输入数据,将多个字线设为选择状态或非选择状态,
判定电路将输出数据进行输出。
2.如权利要求1所述的使用非易失性半导体存储元件的神经网络运算电路,其特征在于,
在上述多个耦合权重系数向上述多个运算机构的第1非易失性半导体存储元件和第2非易失性半导体存储元件的保存中,
在上述耦合权重系数为正值的情况下,向上述第1非易失性半导体存储元件进行写入,以使流过上述第1非易失性半导体存储元件的电流值成为与上述耦合权重系数的值成比例的电流值,
在上述耦合权重系数为负值的情况下,向上述第2非易失性半导体存储元件进行写入,以使流过上述第2非易失性半导体存储元件的电流值成为与上述耦合权重系数的值成比例的电流值。
3.如权利要求1所述的使用非易失性半导体存储元件的神经网络运算电路,其特征在于,
在上述多个耦合权重系数向上述多个运算机构的第1非易失性半导体存储元件和第2非易失性半导体存储元件的保存中,
在上述耦合权重系数为正值的情况下,向上述第1非易失性半导体存储元件和第2非易失性半导体存储元件进行写入,以使流过上述第1非易失性半导体存储元件的电流值比流过上述第2非...
【专利技术属性】
技术研发人员:河野和幸,小野贵史,中山雅义,持田礼司,早田百合子,
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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