【技术实现步骤摘要】
利用外部磁场进行编程辅助的超低功率推理引擎
技术介绍
[0001]人工神经网络越来越多地用于人工智能和机器学习应用中。在人工神经网络中,将一组输入通过一个或多个中间或隐藏层传播以生成输出。通过多组权重来连接将输入连接到输出的各层,所述多组权重是在训练或学习阶段中通过以下方式生成的:确定用于将输入转换成输出的一组数学变换,移动通过所述层,计算每个输出的概率。一旦确立了权重,就可以在推理阶段使用所述权重来根据一组输入确定输出。虽然此类神经网络可以提供高度准确的结果,但是它们是极其计算密集型的,并且在从存储器中读取不同层的连接权重并将这些权重传输到某种处理单元的多个处理单元中所涉及的数据传输可能相当密集。
附图说明
[0002]类似编号的元件是指不同的图中的共同部件。
[0003]图1是连接到主机的存储器系统的一个实施方案的框图。
[0004]图2是前端处理器电路的一个实施方案的框图。在一些实施方案中,前端处理器电路是控制器的一部分。
[0005]图3是后端处理器电路的一个实施方案的框图。在一些实施方案中,后端处理器 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种装置,包括:控制电路,所述控制电路被配置为连接到包括沿着一个或多个位线连接的多个磁阻随机存取存储器(MRAM)存储器单元的阵列,所述控制电路被配置为:响应于具有高于第一电平且低于第二电平的场强的所施加的外部磁场,选择性地偏置所述MRAM存储器单元中的要编程的单个MRAM存储器单元;以及响应于施加到沿着共享位线连接的第一多个所述MRAM存储器单元的对应的第一多个输入电压,同时感测所述第一多个所述MRAM存储器单元。2.根据权利要求1所述的装置,其中所述控制电路包括:模数转换器,所述模数转换器被配置为响应于施加到所述第一多个所述MRAM存储器单元的所述对应的第一多个输入电压而接收所述共享位线中的电流的值,并且从所述电流确定多位输出值。3.根据权利要求1所述的装置,其中所述控制电路形成在控制管芯上,所述装置还包括:存储器管芯,所述存储器管芯包括所述MRAM存储器单元阵列,所述存储器管芯与所述控制管芯分开形成并且接合到所述控制管芯。4.根据权利要求3所述的装置,其中所述阵列包括:所述MRAM存储器单元;多个位线;和多个字线,所述阵列根据交叉点架构形成,在所述交叉点架构中,所述MRAM存储器单元中的每个MRAM存储器单元连接在所述位线中的对应位线与所述字线中的对应字线之间。5.根据权利要求4所述的装置,其中所述MRAM存储器单元被形成为具有20Ωμm2或更高的电阻面积乘积。6.根据权利要求4所述的装置,所述阵列还包括:多条导线,其中所述控制电路被配置为偏置所述导线以生成补充磁场。7.根据权利要求4所述的装置,其中所述控制电路包括:一个或多个模数转换器,所述一个或多个模数转换器连接到所述位线并且被配置为响应于施加到所述字线的对应的第一多个输入电压而接收所述位线中的每个位线中的电流的值,并且从所述电流中的每个电流确定多位输出值。8.根据权利要求7所述的装置,其中所述控制电路还包括:数字计算电路,所述数字计算电路连接到所述一个或多个模数转换器并且被配置为累积所述多位输出值。9.根据权利要求8所述的装置,其中所述MRAM存储器单元被配置为存储神经网络的层的权重,并且其中所述控制电路被进一步配置为:接收所述神经网络的所述层的输入值矢量,所述输入值矢量具有多个分量;将所述输入值矢量的所述分量转换为一组电压电平;以及将所述一组输入电压中的每个输入电压施加到对应的一组所述字线。10.根据权利要求9所述的装置,其中所述神经网络的所述层的权重是二进制值,并且所述层的所述输入值矢量是二进制值。11.一种方法,包括:
将非易失性存储器设备放置在第一外部磁场中,所述存储器设备包括根据在非易失性存储器阵列的每个交叉点处具有磁阻随机存取存储器(MRAM)单元的交叉点架构形成的所述存储器阵列,所述MRAM存储器单元各自具有基准层和自由层,所述自由层具有平行极性的磁场;以及利用所述第一外部磁场中的所述非易失性存储器阵列,通过同时进行以下过程沿着所述存储器阵列的第一位线对一个或多个选定MRAM存储器单元进行编程以具有自由层,所述自由层相对于所述选定存储器单元的所述基准层具有反平行极性:将所述第一位线偏置到低电压值,对于所述MRAM存储器单元中的每个MRAM存储器单元,将所述存储器阵列的对应字线偏置到写入选择电压,将所述存储器阵列的除所述第一位线之外的位线偏置到高于所述低电压值的电压电平,以及将不与选定MRAM存储器单元对应的字线偏置到低于所述写入选择电压值的电压电平,所述写入选择电压被配置为使得所述选定MRAM存储器单元的所述自由层反转极性,而...
【专利技术属性】
技术研发人员:M,
申请(专利权)人:桑迪士克科技有限责任公司,
类型:发明
国别省市:
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