存储装置和操作该存储装置的方法制造方法及图纸

提供了存储装置和操作该存储装置的方法。所述存储装置包括具有多个存储器单元的非易失性存储器装置以及存储控制器。每个存储器单元被设置为多个存储器单元状态中的一个存储单元状态，其中，所述多个存储器单元状态的不同的多个子集与多个数据集中的一个数据集相关联。存储控制器访问存储在所述多个存储器单元中的处于第一状态的一个存储器单元中的数据，对所述数据执行乘法器

【技术实现步骤摘要】
存储装置和操作该存储装置的方法
[0001]本专利申请要求于2019年12月26日在韩国知识产权局提交的第10
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2019
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0174861号韩国专利申请的优先权的权益，该韩国专利申请的公开通过引用全部包含于此。


[0002]本公开涉及一种存储装置，更具体地，涉及一种操作包括非易失性存储器的存储装置的方法。

技术介绍

[0003]神经网络系统是受生物神经网络启发的计算系统。这样的系统通过考虑样本来学习执行任务。系统的神经网络可以包括多个节点，多个节点通过使用特定权重对输入数据执行计算并随后将结果作为输入传递到节点中的一个或多个来学习推断数据。神经网络的结构、权重、神经网络的输出、用于训练神经网络的训练特征和输入到神经网络的数据特征可以被存储在神经网络系统的存储装置中。一些存储的数据(诸如，权重)可以在学习期间被更新或者经由传感器通过外部刺激更新。数据更新可以使用卷积运算(诸如，乘法器
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累加器(MAC)运算)来执行。具有交叉点结构的神经形态(neuromorphic)存储器装置可以被本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种存储装置，包括：非易失性存储器装置，包括多个存储器单元，每个存储器单元被设置为多个存储器单元状态中的一个存储单元状态，其中，所述多个存储器单元状态的不同的多个子集与多个数据集中的一个数据集相关联；以及存储控制器，被配置为访问非易失性存储器装置，其中，存储控制器访问存储在所述多个存储器单元中的处于第一状态的一个存储器单元中的数据，对所述数据执行乘法器
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累加器运算，并且将所述一个存储单元设置为与乘法器
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累加器运算的结果对应的第二状态以执行就地更新。2.根据权利要求1所述的存储装置，其中，所述多个数据集中的每个数据集包括分别映射到所述多个存储器单元状态的所述多个子集中的一个子集的多个值。3.根据权利要求2所述的存储装置，其中，所述多个值被线性地映射到所述多个存储器单元状态的所述多个子集中的对应的一个子集中的相应的存储器单元状态，并且所述多个值中的每个值为整数。4.根据权利要求3所述的存储装置，其中，当乘法器
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累加器运算的结果在第一状态属于的当前数据集中被定位到映射于第一状态的值的右侧时，乘法器
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累加器运算的结果映射到的第二状态属于当前数据集。5.根据权利要求3所述的存储装置，其中，当乘法器
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累加器运算的结果在第一状态属于的当前数据集中被定位到映射于第一状态的值的左侧时，乘法器
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累加器运算的结果映射到的第二状态属于与当前数据集相邻的下一数据集。6.根据权利要求1至5中的任一项所述的存储装置，其中，第二状态的阈值电压比第一状态的阈值电压大。7.根据权利要求1至5中的任一项所述的存储装置，其中，非易失性存储器装置包括多个标志单元，所述多个标志单元分别与所述多个存储器单元对应并且存储关于所述多个存储器单元的信息。8.根据权利要求7所述的存储装置，其中，所述多个标志单元中的每个标志单元包括激活信息，激活信息指示所述多个数据集中的哪些数据集已经在对所述多个存储器单元中的对应的存储器单元进行就地更新期间被激活，并且存储控制器基于激活信息访问激活的数据集。9.根据权利要求7所述的存储装置，其中，所述多个标志单元中的每个标志单元包括对应的存储器单元的编程/擦除周期信息，并且存储控制器基于编程/擦除周期信息将属于除了至少一个数据集之外的数据集的状态重新映射到新的阈值电压。10.根据权利要求7所述的存储装置，其中，当擦除所述多个存储器单元中的一个存储器单元时，存储控制器擦除与正在擦除的所述一个存储器单元对应的标志单元。11.一种操作存储装置的方法，所述存储装置包括非易失性存储器，所述方法包括：接收操作命令；根据操...

【专利技术属性】
技术研发人员：金斗铉，李宗勋，
申请(专利权)人：三星电子株式会社，
类型：发明
国别省市：