一种竞争神经网络芯片及其使用方法技术

本发明专利技术公开了一种竞争神经网络芯片，通过使用可重构场效应晶体管与放电电容构成突触，在烧录神经网络的权重值时通过可重构场效应晶体管的可编程栅极进行烧录；在输入输入信号时通过可重构场效应晶体管的控制栅极输入控制电压，可以产生充电电流对放电电容进行充电，完成乘积累加运算，最终通过侧抑制单元阵列输出各个神经元中最大的输出电压，实现赢者通吃的竞争神经网络芯片。借助可重构场效应晶体管的灵活性，可以使竞争神经网络芯片具有面积小、功耗低、速度快、精度高等优点。本发明专利技术还提供了一种使用方法，同样具有上述有益效果。同样具有上述有益效果。同样具有上述有益效果。

【技术实现步骤摘要】
一种竞争神经网络芯片及其使用方法


[0001]本专利技术涉及神经网络芯片
，特别是涉及一种竞争神经网络芯片以及一种竞争神经网络芯片的使用方法。

技术介绍

[0002]随着物联网技术的快速发展，海量的数据需要进行实时传输和处理。在传统的冯诺依曼架构中，存储与计算是分离的，大量的数据需要反复在中央处理单元和存储器之间进行搬运，造成了能量的巨大消耗，且吞吐量较低。针对存储墙的瓶颈，一种将存储和计算融为一体的架构——存算一体被提出，数据在进行存储的同时完成了计算，可以极大提升系统的能效。竞争神经网络作为目前在人工智能领域中应用于模式识别最成功的算法之一，已被广泛布置于边缘端的设备。面对日益增长的系统吞吐量需求，研发一种基于存算一体的高能效的竞争神经网络电路架构具有重要的意义。
[0003]可重构场效应晶体管(RFET)通过不同的电压配置控制沟道内载流子极性，实现N型和P型器件。借助RFET的灵活性，在传统电子信息处理方式的基础之上，可以用更少数目的器件实现功能更加复杂的电路。所以如何基于可重构场效应晶体管提供一种赢者通吃的竞争神经网络芯片是本领域技术人员急需解决的问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种竞争神经网络芯片，基于可重构场效应晶体管提供一种赢者通吃的竞争神经网络芯片；本专利技术的另一目的在于提供一种竞争神经网络芯片的使用方法，基于可重构场效应晶体管提供一种赢者通吃的竞争神经网络。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术提供一种竞争神经网络芯片，包括神经元阵列、权值译码器、输入译码器和侧抑制单元阵列；
[0006]所述神经元阵列包括沿横向排布的神经元，所述神经元包括沿纵向排布的突触；所述突触包括相互电连接的可重构场效应晶体管与放电电容；所述神经元中可重构场效应晶体管的可编程栅极与所述权值译码器电连接，所述神经元阵列中每一行突触的可重构场效应晶体管的控制栅极与所述输入译码器电连接；所述神经元阵列中各个所述神经元的输出端连接所述侧抑制单元阵列；
[0007]所述权值译码器用于通过所述可编程栅极向所述可重构场效应晶体管烧录权重值，所述输入译码器用于通过所述控制栅极向所述可重构场效应晶体管输入控制电压，以产生充电电流对所述放电电容进行充电，完成乘积累加运算；所述侧抑制单元阵列用于对所述神经元的输出电压进行比较，输出最大的所述输出电压。
[0008]可选的，所述侧抑制单元阵列包括呈阵列排布的竞争单元；所述侧抑制单元阵列中横向竞争单元的数量与纵向竞争单元的数量均与所述神经元的数量相同；所述竞争单元包括可重构场效应晶体管，沿预设对角线分布的所述可重构场效应晶体管源极和漏极连接同一输入信号线。
[0009]可选的，所述侧抑制单元阵列中可重构场效应晶体管的控制栅极作为所述侧抑制单元阵列的输出端与处理电路电连接。
[0010]可选的，所述处理电路包括灵敏放大器和输出缓冲器。
[0011]可选的，所述放电电容为MOM电容。
[0012]可选的，单一所述突触中所述可重构场效应晶体管与所述MOM电容相互堆叠。
[0013]可选的，所述权输入译码器通过数模转换器与所述神经元阵列电连接。
[0014]可选的，所述权值译码器通过编程模块与所述神经元阵列电连接。
[0015]可选的，还包括电荷泵，所述电荷泵与所述编程模块电连接，以向所述编程模块传输用于编程的电压。
[0016]本专利技术还提供了一种竞争神经网络芯片的使用方法，包括：
[0017]获取训练后神经网络模型的权重值；
[0018]通过权值译码器将所述权重值烧录至神经元阵列的各个突触；所述竞争神经网络芯片包括神经元阵列、权值译码器、输入译码器和侧抑制单元阵列；所述神经元阵列包括沿横向排布的神经元，所述神经元包括沿纵向排布的突触；所述突触包括相互电连接的可重构场效应晶体管与放电电容；所述神经元中可重构场效应晶体管的可编程栅极与所述权值译码器电连接，所述神经元阵列中每一行突触的可重构场效应晶体管的控制栅极与所述输入译码器电连接；所述神经元阵列中各个所述神经元的输出端连接所述侧抑制单元阵列；
[0019]通过所述输入译码器向所述控制栅极输入控制电压，以产生充电电流对所述放电电容进行充电，完成乘积累加运算；
[0020]通过所述侧抑制单元阵列对所述神经元的输出电压进行比较，输出最大的所述输出电压。
[0021]本专利技术所提供的一种竞争神经网络芯片，其特征在于，包括神经元阵列、权值译码器、输入译码器和侧抑制单元阵列；神经元阵列包括沿横向排布的神经元，神经元包括沿纵向排布的突触；突触包括相互电连接的可重构场效应晶体管与放电电容；神经元中可重构场效应晶体管的可编程栅极与权值译码器电连接，神经元阵列中每一行突触的可重构场效应晶体管的控制栅极与输入译码器电连接；神经元阵列中各个神经元的输出端连接侧抑制单元阵列；权值译码器用于通过可编程栅极向可重构场效应晶体管烧录权重值，输入译码器用于通过控制栅极向可重构场效应晶体管输入控制电压，以产生充电电流对放电电容进行充电，完成乘积累加运算；侧抑制单元阵列用于对神经元的输出电压进行比较，输出最大的输出电压。
[0022]通过使用可重构场效应晶体管与放电电容构成突触，在烧录神经网络的权重值时通过可重构场效应晶体管的可编程栅极进行烧录；在输入输入信号时通过可重构场效应晶体管的控制栅极输入控制电压，可以产生充电电流对放电电容进行充电，完成乘积累加运算，最终通过侧抑制单元阵列输出各个神经元中最大的输出电压，实现赢者通吃的竞争神经网络芯片。使用可重构场效应晶体管制备竞争神经网络芯片，由于可重构场效应晶体管通过不同的电压配置控制沟道内载流子极性，实现N型和P型器件。借助可重构场效应晶体管的灵活性，可以使竞争神经网络芯片具有面积小、功耗低、速度快、精度高等优点。
[0023]本专利技术还提供了一种竞争神经网络芯片的使用方法，同样具有上述有益效果，在此不再进行赘述。
附图说明
[0024]为了更清楚的说明本专利技术实施例或现有技术的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0025]图1为本专利技术实施例所提供的一种竞争神经网络芯片的架构示意图；
[0026]图2为图1中神经元阵列的结构示意图；
[0027]图3为图1中侧抑制单元阵列的结构示意图；
[0028]图4为可重构场效应晶体管的结构示意图；
[0029]图5为放电电容的结构示意图；
[0030]图6为本专利技术实施例所提供的一种竞争神经网络芯片使用方法的流程图。
[0031]图中：1.神经元阵列、11.神经元、12.突触、13.可重构场效应晶体管、14.放电电容、2.权值译码器、3.输入译码器、4.侧抑制单元阵列、41.竞争单元。
具体实施方式本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种竞争神经网络芯片，其特征在于，包括神经元阵列、权值译码器、输入译码器和侧抑制单元阵列；所述神经元阵列包括沿横向排布的神经元，所述神经元包括沿纵向排布的突触；所述突触包括相互电连接的可重构场效应晶体管与放电电容；所述神经元中可重构场效应晶体管的可编程栅极与所述权值译码器电连接，所述神经元阵列中每一行突触的可重构场效应晶体管的控制栅极与所述输入译码器电连接；所述神经元阵列中各个所述神经元的输出端连接所述侧抑制单元阵列；所述权值译码器用于通过所述可编程栅极向所述可重构场效应晶体管烧录权重值，所述输入译码器用于通过所述控制栅极向所述可重构场效应晶体管输入控制电压，以产生充电电流对所述放电电容进行充电，完成乘积累加运算；所述侧抑制单元阵列用于对所述神经元的输出电压进行比较，输出最大的所述输出电压。2.根据权利要求1所述的竞争神经网络芯片，其特征在于，所述侧抑制单元阵列包括呈阵列排布的竞争单元；所述侧抑制单元阵列中横向竞争单元的数量与纵向竞争单元的数量均与所述神经元的数量相同；所述竞争单元包括可重构场效应晶体管，沿预设对角线分布的所述可重构场效应晶体管源极和漏极连接同一输入信号线。3.根据权利要求2所述的竞争神经网络芯片，其特征在于，所述侧抑制单元阵列中可重构场效应晶体管的控制栅极作为所述侧抑制单元阵列的输出端与处理电路电连接。4.根据权利要求3所述的竞争神经网络芯片，其特征在于，所述处理电路包括灵敏放大器和输出缓冲器。5.根据权利要求1所述的竞...

【专利技术属性】
技术研发人员：滕飞，朱晨，
申请(专利权)人：中国铁建重工集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：