【技术实现步骤摘要】
本公开的实施例总体上涉及存储器装置。更具体地，本公开的实施例涉及电荷域中的动态随机存取存储器内计算。
技术介绍
1、通常，计算系统可包含在操作中经由电信号传达信息的电子装置。举例来说，计算系统可包含以通信方式耦合到例如动态随机存取存储器(dram)装置的存储器装置的处理器。以此方式，处理器可与存储器装置通信(例如)以检索可执行指令，检索待由处理器处理的数据和/或存储从处理器输出的数据。
2、深度神经网络由于在执行例如图像分类、语音辨识、异常检测和其它任务的机器学习任务方面表现优异而越来越受欢迎。使用深度神经网络的基本计算操作是使用需要频繁的存储器读取和写入的乘累加来执行的。由处理器从dram进行的这些频繁读取和写入极大地增加了功率消耗，且极大地降低了任务的吞吐量。
3、本公开的实施例可针对于上文所阐述的问题中的一或多个。
技术实现思路
1、在一个方面，本申请提供一种用于计算动态随机存取存储器(dram)内计算的方法，其包括：向dram的单元的第一组加载输入参数；向d...
【技术保护点】
1.一种用于计算动态随机存取存储器DRAM内计算的方法，其包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中向所述第一组加载包括对所述第一组的存储器写入。
3.根据权利要求1所述的方法，其中向所述第二组加载包括对所述第二组的存储器写入。
4.根据权利要求1所述的方法，其中向所述第二组加载包括通过以下操作将所述第一组的所述输入参数反转为所述第二组的所述反转输入参数：
5.根据权利要求1所述的方法，其中所述指示包括指示添加电荷以产生所述偏移电压的脉冲的数量的数模代码。
6.根据权利要求1所述的方法，其包括：
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【技术特征摘要】
1.一种用于计算动态随机存取存储器dram内计算的方法，其包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中向所述第一组加载包括对所述第一组的存储器写入。
3.根据权利要求1所述的方法，其中向所述第二组加载包括对所述第二组的存储器写入。
4.根据权利要求1所述的方法，其中向所述第二组加载包括通过以下操作将所述第一组的所述输入参数反转为所述第二组的所述反转输入参数：
5.根据权利要求1所述的方法，其中所述指示包括指示添加电荷以产生所述偏移电压的脉冲的数量的数模代码。
6.根据权利要求1所述的方法，其包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其中所述运算包括同或xnor运算。
8.根据权利要求1所述的方法，其中存储所述总和包括将所述总和存储在所述列的两个数字线上。
9.根据权利要求8所述的方法，其中产生所述偏移电压包括：
10.根据权利要求9所述的方法，其包括在所述第二数字线上产生所述偏移电压之前对所述第二数字线进行预充电。
11.根据权利要求1所述的方法，其包括在二值神经网络bnn中使用所述输出。
12.一种系统，其包括：
13.根据权利要求12所述的系统，其包括实施于存储器装置中的卷积神经网络，所述存储...
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