用于混合信号计算的系统和方法技术方案

实现混合信号集成电路的系统和方法包括：通过参考信号源沿着共享信号通信路径获得多个模拟参考信号到多个本地累加器；基于所述多个模拟参考信号中的每个在所述多个本地累加器中的每个产生电荷；通过所述多个本地累加器中的每个，在预定时间段内将电荷加或减到所述多个本地累加器中的每个的储能装置；在预定时间段结束时，沿着共享通信路径对来自所述多个本地累加器中的每个的储能装置的电荷求和；和基于所述多个本地累加器中的每个的电荷的总和产生输出。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于混合信号计算的系统和方法相关申请的交叉引用本申请要求于2017年9月15日提交的美国临时申请号62/559,354的权益，其通过引用整体并入本文。
本文的专利技术总体上涉及集成电路架构领域，并且更具体地涉及集成电路架构领域中新的和有用的混合信号集成电路以及计算混合信号的方法。
技术介绍
如今，人工智能的各种实现方式正在推动许多
的创新。人工智能(AI)系统和人工智能模型(包括算法)由许多系统架构和模型定义，这些体系结构和模型支持机器(例如计算机和/或计算服务器)的机器学习(深度学习)、推理、推理能力和大数据处理能力。这些AI系统和模型通常经过严格培训，以执行一项或多项特定任务，例如自然语言处理、图像识别、计划、决策等。例如，这些AI系统和模型的子集包括人工神经网络模型。在许多情况下，人工神经网络模型的训练在整个训练周期中可能需要数千小时，并且需要数TB的训练数据才能在使用前微调模型的关联神经网络算法。但是，与训练周期中使用的较大训练数据集相比，一旦进行训练，就可以基于相对较小的数据集快速部署神经网络模型或算法，以得出推断以完成特定任务(例如，从语音输入数据中识别语音等)。由神经网络模型或算法基于较小数据集得出的推论可以是对神经网络计算为关于环境的正确答案或指示的预测。尽管如此，尽管神经网络模型或算法可能不需要训练阶段所需的相同数量的计算资源，但在现场部署神经网络模型或算法仍需要大量的电路面积，能量和计算能力来对数据进行分类并推断或预测结果。这是因为实施神经网络模型或算法的许多传统计算机和系统趋于更大，以在实施神经网络模型时，可容纳大量计算能力所需的电路并提高数据处理速度，并且由于电路规模较大，因此需要更多能量才能启用许多电路的计算能力。这些用于实现人工智能模型，即神经网络模型的传统计算机和系统可能适用于远程计算，例如在分布式计算系统(例如，云)中，或者在使用许多现场计算服务器等时。然而，当将这些远程人工智能处理系统用于远程边缘计算设备或现场设备的计算推断等中时，时延问题变得明显。也就是说，当这些传统的远程系统寻求实现用于生成要在远程现场设备中使用的推理的神经网络模型时，从远程现场设备接收输入数据不可避免会有延迟，因为输入数据通常必须通过网络传输在带宽变化的情况下，远程计算系统产生的推论必须通过相同或相似的网络传输回远程现场设备。在现场级别(例如，在远程现场设备本地)实施AI处理系统可能是解决一些等待时间问题的建议解决方案。但是，尝试在边缘设备(例如，远程现场设备)上实现这些传统AI计算机和系统中的某些功能可能会如上所述由于具有用于处理数据和生成推论的计算系统所需的复杂体系结构，导致具有许多电路的庞大系统会消耗大量能量。因此，利用现有技术，没有更多的这种建议可能是不可行和/或可持续的。因此，需要一种可部署的系统，用于在现场本地实现人工智能模型(例如，本地AI)，并且最好用于不会导致大型、笨重(边缘)设备的边缘设备中，从而减少延迟，并且具有必要的计算能力，可以实时或基本实时地进行预测或推断，同时还具有能源效率。本申请的以下描述的实施例提供了这样的高级和改进的集成电路和实现技术，其能够解决用于实现AI和机器学习的传统系统和集成电路体系结构的缺陷。专利技术概述在一个实施方案中，混合信号集成电路，包括：参考信号源，基于数字输入来生成多个模拟参考信号，其中所述参考信号源的输出端子电连接到共享信号路径，和其中所述参考信号源获得所述多个模拟参考信号到所述所述共享信号路径；沿着所述共享信号路径布置的多个本地信号累加器，并且所述多个本地信号累加器中的每一个具有与所述共享信号路径电连接的输入端子，其中所述多个本地信号累加器中的每一个:通过所述共享信号路径从所述参考信号源收集所述多个模拟参考信号；和在预定数量的时钟周期内存储多个电荷的总和。在一个实施方案中，所述多个本地信号累加器中的每一个进一步:接收一个或多个偏置信号输入或控制信号输入，以增加或减少到储能装置的所述多个电荷中的每一个。在一个实施方案中，所述多个本地信号累加器中的每一个的输出端子电连接到神经网络实现的多个输入端子中的一个输入端子，和所述多个本地信号累加器中的每一个向所述神经网络实现的多个输入端子中的一个输入端子输出所述多个电荷的总和。在一个实施方案中，所述神经网络实现的多个输出端子中的每个电连接到多个本地模数转换器中的每个的输入端子，和所述神经网络实现的多个输出端子中的每个获得模拟输出信号到所述多个本地模数转换器中的每个的内部节点。在一个实施方案中，所述多个本地信号累加器中的每一个的输出端子电连接到所述多个本地模数转换器中的每个的内部节点的输入端子，和所述多个本地模数转换器中的每个将二进制偏置信号输出到所述多个本地信号累加器中的相应一个，以增加或减少到储能装置的多个电荷中的每一个。在一个实施方案中，所述多个本地累加器中的每一个都包括数模转换器，该数模转换器包括:一对电流镜，复制基于通过所述共享信号路径提供的所述多个模拟参考信号而产生的多个电流电荷；和存储所述多个电荷的总和的储能装置。在一个实施方案中，所述多个本地累加器中的每一个都包括数模转换器，该数模转换器包括:储能装置；和放大器，在连续的时钟周期上将所述多个电荷集成到所述储能装置上。在一个实施方案中，所述参考信号源包括二进制加权的数模转换器，该转换器生成二进制加权的模拟参考信号，所述多个模拟参考信号包括值在预定数量的时钟周期内变化的多个二进制加权的模拟参考信号，和对于预定数量的时钟周期的每个时钟周期，所述多个本地累加器中的每个基于所述多个二进制加权的模拟参考信号将储能装置上的多个电荷求和。在一个实施方案中，所述参考信号源包括N位二进制加权的数模转换器，其中，N表示位数，其中，所述预定数量的时钟周期等于N个时钟周期，和所述多个本地累加器中的每个在N个时钟周期内将多个电荷求和。在一个实施方案中，所述多个本地累加器中的每个都包括可编程电流源，该可编程电流源基于所述多个模拟参考信号中的每个生成电流电荷。在一个实施方案中，所述参考信号源包括单个全局数模转换器，包括产生所述多个模拟参考信号的电路；和所述多个本地累加器包括多个本地数模转换器，所述本地数模转换器的电路与所述单个全局数模转换器的电路不同。在一个实施方案中，所述参考信号源包括产生温度计编码的模拟参考信号的温度计编码的全局数模转换器，其中所述多个模拟参考信号包括具有恒定值的多个温度计编码的模拟参考信号；和所述多个本地累加器中的每个对于预定数量的时钟周期的每个时钟周期基于所述多个温度计编码的模拟参考信号将所述多个电荷的总和存储在储能装置上。在一个实施方案中，参考信号源包括分段的全局信号参考源，该分段的全局信号参考源包括两个或多个信号参考源，这些信号参考源被组合并生成高分辨率的模拟参考信号，其中所述多个模拟参考信号包括多个高分辨率的模拟参考信号，和所述多个本地累加器中的每个对于预定数量的时钟周期的每个时钟周期基于所述多个高分辨本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.混合信号集成电路，包括：/n参考信号源，基于数字输入来生成多个模拟参考信号，/n其中所述参考信号源的输出端子电连接到共享信号路径，并且其中所述参考信号源获得所述多个模拟参考信号到所述所述共享信号路径；/n沿着所述共享信号路径布置的多个本地信号累加器，并且所述多个本地信号累加器中的每一个具有与所述共享信号路径电连接的输入端子，其中所述多个本地信号累加器中的每一个：/n通过所述共享信号路径从所述参考信号源收集所述多个模拟参考信号；和/n在预定数量的时钟周期内存储多个电荷的总和。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20170915 US 62/559,3541.混合信号集成电路，包括：
参考信号源，基于数字输入来生成多个模拟参考信号，
其中所述参考信号源的输出端子电连接到共享信号路径，并且其中所述参考信号源获得所述多个模拟参考信号到所述所述共享信号路径；
沿着所述共享信号路径布置的多个本地信号累加器，并且所述多个本地信号累加器中的每一个具有与所述共享信号路径电连接的输入端子，其中所述多个本地信号累加器中的每一个：
通过所述共享信号路径从所述参考信号源收集所述多个模拟参考信号；和
在预定数量的时钟周期内存储多个电荷的总和。


2.根据权利要求1所述的混合信号集成电路，其中所述多个本地信号累加器中的每一个进一步：
接收一个或多个偏置信号输入或控制信号输入，以增加或减少到储能装置的所述多个电荷中的每一个。


3.根据权利要求1所述的混合信号集成电路，其中
所述多个本地信号累加器中的每一个的输出端子电连接到神经网络实现的多个输入端子中的一个输入端子，和
所述多个本地信号累加器中的每一个向所述神经网络实现的多个输入端子中的一个输入端子输出所述多个电荷的总和。


4.根据权利要求3所述的混合信号集成电路，其中
所述神经网络实现的多个输出端子中的每个电连接到多个本地模数转换器中的每个的输入端子，和
所述神经网络实现的多个输出端子中的每个获得模拟输出信号到所述多个本地模数转换器中的每个的内部节点。


5.根据权利要求4所述的混合信号集成电路，其中
所述多个本地信号累加器中的每一个的输出端子电连接到所述多个本地模数转换器中的每个的内部节点的输入端子，和
所述多个本地模数转换器中的每个将二进制偏置信号输出到所述多个本地信号累加器中的相应一个，以增加或减少到储能装置的多个电荷中的每一个。


6.根据权利要求1所述的混合信号集成电路，其中
所述多个本地累加器中的每一个都包括数模转换器，该数模转换器包括：
一对电流镜，复制基于通过所述共享信号路径提供的所述多个模拟参考信号而产生的多个电流电荷；和
存储所述多个电荷的总和的储能装置。


7.根据权利要求1所述的混合信号集成电路，其中
所述多个本地累加器中的每一个都包括数模转换器，该数模转换器包括：
储能装置；和
放大器，在连续的时钟周期上将所述多个电荷集成到所述储能装置上。


8.根据权利要求1所述的混合信号集成电路，其中:
所述参考信号源包括二进制加权的数模转换器，该转换器生成二进制加权的模拟参考信号，
所述多个模拟参考信号包括值在预定数量的时钟周期内变化的多个二进制加权的模拟参考信号，和
对于预定数量的时钟周期的每个时钟周期，所述多个本地累加器中的每个基于所述多个二进制加权的模拟参考信号将储能装置上的多个电荷求和。


9.根据权利要求1所述的混合信号集成电路，其中:
所述参考信号源包括N位二进制加权的数模转换器，其中，N表示位数，其中，所述预定数量的时钟周期等于N个时钟周期；和
所述多个本地累加器中的每个在N个时钟周期内将多个电荷求和。


10.根据权利要求1所述的混合信号电路，其中
所述多个本地累加器中的每个都包括可编程电流源，该可编程电流源基于所述多个模拟参考信号中的每个生成电流电荷。


11.根据权利要求1所述的混合信号电路，其中:
所述参考信号源包括单个全局数...

【专利技术属性】
技术研发人员：L·菲克，M·伊尔查马斯，S·思科瑞兹内瑞斯，D·菲克，
申请(专利权)人：米西克有限公司，
类型：发明
国别省市：美国;US