KR20240026489A - 신경 메모리 가중치 데이터를 아날로그 형태 또는 디지털 형태로 저장하도록 구성 가능한 하이브리드 메모리 시스템 - Google Patents

신경 메모리 가중치 데이터를 아날로그 형태 또는 디지털 형태로 저장하도록 구성 가능한 하이브리드 메모리 시스템 Download PDF

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Abstract

하이브리드 메모리 시스템의 다수의 실시예들이 개시된다. 하이브리드 메모리는 가중치 데이터를 어레이로, 아날로그 신경 메모리 시스템에서 사용될 때 아날로그 형태로, 또는 디지털 신경 메모리 시스템에서 사용될 때 디지털 형태로 저장할 수 있다. 입력 회로 및 출력 회로는 가중치 데이터의 둘 모두의 형태를 지원할 수 있다.

Description

신경 메모리 가중치 데이터를 아날로그 형태 또는 디지털 형태로 저장하도록 구성 가능한 하이브리드 메모리 시스템
우선권 주장
본 출원은 2021년 8월 11일자로 출원되고 발명의 명칭이 "신경 메모리 가중치 데이터를 아날로그 형태 또는 디지털 형태로 저장하도록 구성 가능한 하이브리드 메모리 시스템(Hybrid Memory System Configurable to Store Neural Memory Weight Data in Analog Form or Digital Form)"인 미국 가출원 제63/232,149호, 및 2021년 11월 4일자로 출원되고 발명의 명칭이 "신경 메모리 가중치 데이터를 아날로그 형태 또는 디지털 형태로 저장하도록 구성 가능한 하이브리드 메모리 시스템(Hybrid Memory System Configurable to Store Neural Memory Weight Data in Analog Form or Digital Form)"인 미국 특허 출원 제17/519,241호로부터의 우선권을 주장한다.
기술분야
하이브리드 메모리 시스템의 다수의 실시예들이 개시된다. 하이브리드 메모리는 가중치 데이터를 어레이로, 아날로그 신경 메모리 시스템에서 사용될 때 아날로그 형태로, 또는 디지털 신경 메모리 시스템에서 사용될 때 디지털 형태로 저장할 수 있다. 입력 회로 및 출력 회로는 가중치 데이터의 둘 모두의 형태를 지원할 수 있다.
인공 신경망은 생물학적 신경망(동물의 중추신경계, 특히 뇌)을 모방하며, 다수의 입력에 의존할 수 있고 일반적으로 알려져 있지 않은 함수들을 추정하거나 근사화하는 데 이용된다. 인공 신경망은, 일반적으로, 서로 메시지들을 교환하는 상호접속된 "뉴런(neuron)들"의 층들을 포함한다.
도 1은 인공 신경망을 예시하며, 여기서 원들은 뉴런들의 층들 또는 입력들을 나타낸다. 연접부들(시냅스(synapse)들로 지칭됨)은 화살표로 표현되며, 경험에 기초하여 튜닝될 수 있는 수치 가중치를 갖는다. 이것은 신경망들을 입력들에 적응할 수 있고 학습할 수 있게 만든다. 전형적으로, 신경망들은 다수의 입력들의 층을 포함한다. 전형적으로 뉴런들의 하나 이상의 중간 층, 및 신경망의 출력을 제공하는 뉴런들의 출력 층이 있다. 각각의 레벨의 뉴런들은 개별적으로 또는 집합적으로 시냅스들로부터의 수신된 데이터에 기초하여 결정을 행한다.
고성능 정보 처리를 위한 인공 신경망의 개발에서의 주요 과제들 중 하나는 적절한 하드웨어 기술의 결여이다. 사실상, 실제 신경망들은 매우 많은 수의 시냅스들에 의존하여, 뉴런들 사이의 높은 접속성, 즉 매우 높은 계산 병렬성(computational parallelism)을 가능하게 한다. 원칙적으로, 그러한 복잡성은 디지털 슈퍼컴퓨터들 또는 특수 그래픽 처리 유닛 클러스터들로 달성될 수 있다. 그러나, 고비용에 더하여, 이들 접근법은 또한 주로 저-정밀 아날로그 계산을 수행하기 때문에 훨씬 적은 에너지를 소비하는 생물학적 망(biological network)과 비교하여 평범한 에너지 효율을 겪는다. CMOS 아날로그 회로가 인공 신경망에 사용되어 왔지만, 대부분의 CMOS-구현된 시냅스들은 많은 수의 뉴런들 및 시냅스들을 고려해 볼 때 너무 부피가 컸다.
출원인은, 참고로 포함되는, 미국 특허 출원 제15/594,439호에서 하나 이상의 비휘발성 메모리 어레이를 시냅스로서 이용하는 인공 (아날로그) 신경망을 이전에 개시하였다. 비휘발성 메모리 어레이들은 아날로그 신경 메모리로서 동작한다. 신경망 디바이스는 제1 복수의 입력들을 수신하고 그로부터 제1 복수의 출력들을 생성하도록 구성된 제1 복수의 시냅스들, 및 제1 복수의 출력들을 수신하도록 구성된 제1 복수의 뉴런들을 포함한다. 제1 복수의 시냅스들은 복수의 메모리 셀들을 포함하는데, 여기서 메모리 셀들 각각은 반도체 기판 내에 형성되고 채널 영역이 사이에 연장되는 이격된 소스 영역과 드레인 영역, 채널 영역의 제1 부분 위에 배치되고 그로부터 절연되는 플로팅 게이트, 및 채널 영역의 제2 부분 위에 배치되고 그로부터 절연되는 비-플로팅 게이트를 포함한다. 복수의 메모리 셀들 각각은 플로팅 게이트 상의 전자들의 수에 대응하는 가중치 값을 저장하도록 구성된다. 복수의 메모리 셀들은 제1 복수의 입력들을 저장된 가중치 값들과 승산하여 제1 복수의 출력들을 생성하도록 구성된다.
비휘발성 메모리 셀들
비휘발성 메모리들이 잘 알려져 있다. 예를 들어, 본 명세서에 참고로 포함되는, 미국 특허 제5,029,130호("'130 특허")는 플래시 메모리 셀들의 한 유형인, 분리형 게이트 비휘발성 메모리 셀들의 어레이를 개시하고 있다. 그러한 메모리 셀(210)이 도 2에 도시되어 있다. 각각의 메모리 셀(210)은 반도체 기판(12) 내에 형성된 소스 영역(14) 및 드레인 영역(16)을 포함하며, 그 영역들 사이에 채널 영역(18)이 있다. 플로팅 게이트(20)가 소스 영역(14)의 일부분 위에, 그리고 채널 영역(18)의 제1 부분 위에 형성되고 그로부터 절연된다(그리고 그의 전도율을 제어한다). 워드 라인 단자(22)(전형적으로 워드 라인에 결합됨)가 채널 영역(18)의 제2 부분 위에 배치되고 그로부터 절연되는(그리고 그의 전도율을 제어하는) 제1 부분, 및 위쪽으로 그리고 플로팅 게이트(20) 위로 연장되는 제2 부분을 갖는다. 플로팅 게이트(20) 및 워드 라인 단자(22)는 게이트 산화물에 의해 기판(12)으로부터 절연된다. 비트 라인(24)이 드레인 영역(16)에 결합된다.
메모리 셀(210)은 워드 라인 단자(22) 상에 높은 포지티브 전압을 배치함으로써 소거되는데(여기서 전자들이 플로팅 게이트로부터 제거됨), 이는 플로팅 게이트(20) 상의 전자들이 파울러-노드하임(Fowler-Nordheim, FN) 터널링을 통해 중간 절연체를 통과하여 플로팅 게이트(20)로부터 워드 라인 단자(22)로 터널링하게 한다.
메모리 셀(210)은 워드 라인 단자(22) 상에 포지티브 전압을, 그리고 소스 영역(14) 상에 포지티브 전압을 배치함으로써 핫 전자(hot electron)들로 소스측 주입(SSI)에 의해 프로그램된다(여기서 전자들이 플로팅 게이트 상에 배치됨). 전자 전류가 드레인 영역(16)으로부터 소스 영역(14)을 향해 흐를 것이다. 전자들은 그들이 워드 라인 단자(22)와 플로팅 게이트(20) 사이의 갭에 도달할 때 가속되고 가열될 것이다. 가열된 전자들 중 일부는 플로팅 게이트(20)로부터의 정전 인력으로 인해 게이트 산화물을 통과하여 플로팅 게이트(20) 상으로 주입될 것이다.
메모리 셀(210)은 드레인 영역(16) 및 워드 라인 단자(22) 상에 포지티브 판독 전압들을 배치함(이는 워드 라인 단자 아래의 채널 영역(18)의 부분을 턴온시킴)으로써 판독된다. 플로팅 게이트(20)가 포지티브로 대전되면(즉, 전자들이 소거되면), 플로팅 게이트(20) 아래의 채널 영역(18)의 부분이 또한 턴온되고, 전류가 채널 영역(18)을 가로질러 흐를 것이며, 이는 소거된 또는 "1" 상태로 감지된다. 플로팅 게이트(20)가 네거티브로 대전되면(즉, 전자들로 프로그램되면), 플로팅 게이트(20) 아래의 채널 영역의 부분은 대부분 또는 완전히 턴오프되고, 전류가 채널 영역(18)을 가로질러 흐르지 않을 것이며(또는 흐름이 거의 없을 것이며), 이는 프로그램된 또는 "0" 상태로 감지된다.
표 1은 판독, 소거, 및 프로그램 동작들을 수행하기 위해 메모리 셀(110)의 단자들에 인가될 수 있는 전형적인 전압 및 전류 범위들을 보여준다:
[표 1]
플래시 메모리 셀들의 다른 유형들인 다른 분리형 게이트 메모리 셀 구성들이 알려져 있다. 예를 들어, 도 3은 소스 영역(14), 드레인 영역(16), 채널 영역(18)의 제1 부분 위의 플로팅 게이트(20), 채널 영역(18)의 제2 부분 위의 선택 게이트(22)(전형적으로 워드 라인(WL)에 결합됨), 플로팅 게이트(20) 위의 제어 게이트(28), 및 소스 영역(14) 위의 소거 게이트(30)를 포함하는 4-게이트 메모리 셀(310)을 도시한다. 이러한 구성은, 모든 목적을 위해 본 명세서에 참고로 포함되는, 미국 특허 제6,747,310호에 기재되어 있다. 여기서, 모든 게이트들은 플로팅 게이트(20)를 제외하고 비-플로팅 게이트들이며, 이는 그들이 전압 소스에 전기적으로 접속되거나 접속 가능하다는 것을 의미한다. 프로그래밍은 채널 영역(18)으로부터의 가열된 전자들이 플로팅 게이트(20) 상으로 자신들을 주입하는 것에 의해 수행된다. 소거는 전자들이 플로팅 게이트(20)로부터 소거 게이트(30)로 터널링하는 것에 의해 수행된다.
표 2는 판독, 소거, 및 프로그램 동작들을 수행하기 위해 메모리 셀(310)의 단자들에 인가될 수 있는 전형적인 전압 및 전류 범위들을 보여준다:
[표 2]
도 4는 플래시 메모리 셀의 다른 유형인 3-게이트 메모리 셀(410)을 도시한다. 메모리 셀(410)은, 메모리 셀(410)이 별개의 제어 게이트를 갖지 않는다는 점을 제외하고는, 도 3의 메모리 셀(310)과 동일하다. 소거 동작(그에 의해 소거 게이트의 사용을 통해 소거가 발생함) 및 판독 동작은, 제어 게이트 바이어스가 인가되지 않는다는 점을 제외하고는, 도 3의 것과 유사하다. 프로그래밍 동작은 또한 제어 게이트 바이어스 없이 행해지고, 결과적으로, 제어 게이트 바이어스의 결여를 보상하기 위해 프로그램 동작 동안 소스 라인 상에 더 높은 전압이 인가되어야 한다.
표 3은 판독, 소거, 및 프로그램 동작들을 수행하기 위해 메모리 셀(410)의 단자들에 인가될 수 있는 전형적인 전압 및 전류 범위들을 보여준다:
[표 3]
도 5는 플래시 메모리 셀의 다른 유형인 적층형 게이트 메모리 셀(510)을 도시한다. 메모리 셀(510)은, 절연 층(도시되지 않음)에 의해 분리되어, 플로팅 게이트(20)가 전체 채널 영역(18) 위로 연장되고, 제어 게이트(22)(여기서 워드 라인에 결합될 것임)가 플로팅 게이트(20) 위로 연장된다는 점을 제외하고는, 도 2의 메모리 셀(210)과 유사하다. 소거는 FG로부터 기판으로의 전자들의 FN 터널링에 의해 행해지고, 프로그래밍은 소스 영역(14)으로부터 드레인 영역(16)을 향해 흐르는 전자들에 의해, 채널(18)과 드레인 영역(16) 사이의 영역에서의 채널 핫 전자(CHE) 주입에 의해 행해지고, 판독 동작은 더 높은 제어 게이트 전압을 갖고서 메모리 셀(210)에 대한 것과 유사하다.
표 4는 판독, 소거, 및 프로그램 동작들을 수행하기 위해 기판(12) 및 메모리 셀(510)의 단자들에 인가될 수 있는 전형적인 전압 범위들을 보여준다:
[표 4]
본 명세서에 설명된 방법들 및 수단들은, 제한 없이, FINFET 분리형 게이트 플래시 또는 적층 게이트 플래시 메모리, NAND 플래시, SONOS(silicon-oxide-nitride-oxide-silicon, 질화물 내의 전하 트랩), MONOS(metal-oxide-nitride-oxide-silicon, 질화물 내의 금속 전하 트랩), ReRAM(resistive ram), PCM(phase change memory), MRAM(magnetic ram), FeRAM(ferroelectric ram), CT(charge trap) 메모리, CN(carbon-tube) 메모리, OTP(bi-level or multi-level one time programmable), 및 CeRAM(correlated electron ram)과 같은 다른 비휘발성 메모리 기술들에 적용될 수 있다.
인공 신경망에서 위에서 설명된 비휘발성 메모리 셀들의 유형들 중 하나를 포함하는 메모리 어레이들을 이용하기 위해, 두 가지 수정이 이루어진다. 첫째, 라인들은, 하기에서 추가로 설명되는 바와 같이, 각각의 메모리 셀이 어레이 내의 다른 메모리 셀들의 메모리 상태에 악영향을 미치지 않으면서 개별적으로 프로그램, 소거, 및 판독될 수 있도록 구성된다. 둘째, 메모리 셀들의 연속적인 (유사한) 프로그래밍이 제공된다.
구체적으로, 어레이 내의 각각의 메모리 셀의 메모리 상태(즉, 플로팅 게이트 상의 전하)는, 독립적으로 그리고 다른 메모리 셀들의 교란을 최소화시킨 상태로, 완전 소거된 상태로부터 완전 프로그램된 상태로 연속적으로 변경될 수 있다. 다른 실시예에서, 어레이 내의 각각의 메모리 셀의 메모리 상태(즉, 플로팅 게이트 상의 전하)는, 독립적으로 그리고 다른 메모리 셀들의 교란을 최소화시킨 상태로, 완전 프로그램된 상태로부터 완전 소거된 상태로 연속적으로 변경될 수 있고, 그 역으로도 가능하다. 이것은 셀 저장소가 유사하거나 또는 적어도, 많은 개별 값들(예컨대 16개 또는 64개의 상이한 값) 중 하나를 저장할 수 있음을 의미하는데, 이는 메모리 어레이 내의 모든 셀들의 매우 정밀하고 개별적인 튜닝을 허용하고, 메모리 어레이를 신경망의 시냅스 가중치들을 저장하고 그들에 대한 미세 튜닝 조정을 행하는 데 이상적인 것으로 되게 한다.
비휘발성 메모리 셀 어레이들을 채용한 신경망들
도 6은 본 실시예의 비휘발성 메모리 어레이를 활용하는 신경망의 비제한적인 예를 개념적으로 예시한다. 이 예는 안면 인식 애플리케이션에 대해 비휘발성 메모리 어레이 신경망을 이용하지만, 비휘발성 메모리 어레이 기반 신경망을 이용하여 임의의 다른 적절한 애플리케이션이 구현될 수 있다.
S0은, 이 예에 대해, 5 비트 정밀도를 갖는 32x32 픽셀 RGB 이미지(즉, 각각의 컬러 R, G 및 B에 대해 하나씩인 3개의 32x32 픽셀 어레이들, 각각의 픽셀은 5 비트 정밀도임)인 입력 층이다. 입력 층(S0)으로부터 층(C1)으로 가는 시냅스들(CB1)은 몇몇 예에서 가중치들 및 다른 예에서 공유 가중치들의 상이한 세트들을 적용하며, 입력 이미지를 3x3 픽셀 중첩 필터들(커널(kernel))로 스캔하여, 필터를 1 픽셀(또는 모델별로 지시되는 바와 같이 1 초과 픽셀)만큼 시프트시킨다. 구체적으로, 이미지의 3x3 부분 내의 9개 픽셀들(즉, 필터 또는 커널로 지칭됨)에 대한 값들이 시냅스들(CB1)에 제공되며, 여기서 이들 9개의 입력 값들이 적절한 가중치들과 승산되고, 그 승산의 출력들을 합산한 후, 단일 출력 값이 결정되고, 층(C1)의 피처 맵(feature map)들 중 하나의 픽셀을 생성하기 위해 CB1의 제1 시냅스에 의해 제공된다. 이어서, 3x3 필터가 입력 층(S0) 내에서 하나의 픽셀씩 우측으로 시프트되며(즉, 우측에 3개 픽셀들의 컬럼을 추가하고, 좌측에서 3개 픽셀들의 컬럼을 뺌), 여기서 이러한 새롭게 위치된 필터에서의 9개 픽셀 값들이 시냅스들(CB1)에 제공되고, 이에 의해 이들은 동일한 가중치들과 승산되고, 제2 단일 출력 값이 연관된 시냅스에 의해 결정된다. 이러한 프로세스는, 3개의 모든 컬러들에 대해 그리고 모든 비트들(정밀도 값들)에 대해, 3x3 필터가 입력 층(S0)의 전체 32x32 픽셀 이미지를 가로질러서 스캔할 때까지 계속된다. 이어서, 프로세스는, 층(C1)의 모든 피처 맵들이 계산될 때까지, 가중치들의 상이한 세트들을 사용하여 반복되어 층(C1)의 상이한 피처 맵을 생성한다.
층(C1)에, 본 예에서, 각각 30x30 픽셀들을 갖는 16개 피처 맵들이 있다. 각각의 픽셀은 입력들과 커널을 승산하는 것으로부터 추출된 새로운 피처 픽셀이고, 따라서 각각의 피처 맵은 2차원 어레이이고, 따라서, 이러한 예에서, 층(C1)은 2차원 어레이들의 16개 층들을 구성한다(본 명세서에서 언급된 층들 및 어레이들은 반드시 물리적 관계인 것이 아니라 논리적 관계임 - 즉, 어레이들은 반드시 물리적으로 2차원 어레이들로 배향되지는 않음 - 에 유념한다). 층(C1) 내의 16개 피처 맵들 각각은 필터 스캔에 적용되는 시냅스 가중치들의 상이한 16개 세트들 중 하나의 세트에 의해 생성된다. C1 피처 맵들은 모두, 경계 식별과 같은 동일한 이미지 피처의 상이한 태양들에 관한 것일 수 있다. 예를 들어, 제1 맵(이러한 제1 맵을 생성하는 데 사용되는 모든 스캔을 위해 공유되는 제1 가중치 세트를 사용하여 생성됨)은 원형 에지들을 식별할 수 있고, 제2 맵(제1 가중치 세트와는 상이한 제2 가중치 세트를 사용하여 생성됨)은 직사각형 에지들, 또는 특정 피처들의 종횡비 등을 식별할 수 있다.
활성화 함수(P1)(풀링(pooling))가 층(C1)으로부터 층(S1)으로 가기 전에 적용되는데, 이는 각각의 피처 맵 내의 연속적인 비중첩 2x2 영역들로부터의 값들을 풀링한다. 풀링 함수(P1)의 목적은, 예를 들어 에지 위치의 의존성을 감소시키고 다음 스테이지로 가기 전에 데이터 크기를 감소시키기 위해 인근 위치를 평균하는 것이다(또는 최대 함수가 또한 사용될 수 있음). 층(S1)에, 16개 15x15 피처 맵들(즉, 각각 15x15 픽셀들의 상이한 16개 어레이들)이 있다. 층(S1)으로부터 층(C2)으로 가는 시냅스들(CB2)은 1 픽셀의 필터 시프트를 갖는 4x4 필터들로 층(S1) 내의 맵들을 스캔한다. 층(C2)에, 22개 12x12 피처 맵들이 있다. 활성화 함수(P2)(풀링)가 층(C2)으로부터 층(S2)으로 가기 전에 적용되는데, 이는 각각의 피처 맵 내의 연속적인 비중첩 2x2 영역들로부터의 값들을 풀링한다. 층(S2)에, 22개 6x6 피처 맵들이 있다. 활성화 함수(풀링)가 층(S2)으로부터 층(C3)으로 가는 시냅스들(CB3)에서 적용되며, 여기서 층(C3) 내의 모든 뉴런은 CB3의 각자의 시냅스를 통해 층(S2) 내의 모든 맵에 접속된다. 층(C3)에, 64개 뉴런들이 있다. 층(C3)으로부터 출력 층(S3)으로 가는 시냅스들(CB4)은 C3을 S3에 완전히 접속시키는데, 즉 층(C3) 내의 모든 뉴런은 층(S3) 내의 모든 뉴런에 접속된다. S3에서의 출력은 10개 뉴런들을 포함하고, 여기서 최고 출력 뉴런이 클래스를 결정한다. 이러한 출력은, 예를 들어, 원래의 이미지의 내용의 식별 또는 분류를 나타낼 수 있다.
시냅스들의 각각의 층은 비휘발성 메모리 셀들의 어레이 또는 그들의 어레이의 일부를 사용하여 구현된다.
도 7은 그 목적을 위해 사용될 수 있는 어레이의 블록 다이어그램이다. 벡터x매트릭스 승산(vector-by-matrix multiplication, VMM) 어레이(32)는 비휘발성 메모리 셀들을 포함하고, 하나의 층과 다음 층 사이에서 시냅스들(예컨대, 도 6의 CB1, CB2, CB3, 및 CB4)로서 이용된다. 구체적으로, VMM 어레이(32)는 비휘발성 메모리 셀들(33)의 어레이, 소거 게이트 및 워드 라인 게이트 디코더(34), 제어 게이트 디코더(35), 비트 라인 디코더(36) 및 소스 라인 디코더(37)를 포함하며, 이들은 비휘발성 메모리 셀 어레이(33)에 대한 각자의 입력들을 디코딩한다. VMM 어레이(32)로의 입력은 소거 게이트 및 워드 라인 게이트 디코더(34)로부터 또는 제어 게이트 디코더(35)로부터일 수 있다. 이 예에서, 소스 라인 디코더(37)는 또한 비휘발성 메모리 셀 어레이(33)의 출력을 디코딩한다. 대안적으로, 비트 라인 디코더(36)는 비휘발성 메모리 셀 어레이(33)의 출력을 디코딩할 수 있다.
비휘발성 메모리 셀 어레이(33)는 두 가지 목적에 기여한다. 첫째, 그것은 VMM 어레이(32)에 의해 사용될 가중치들을 저장한다. 둘째, 비휘발성 메모리 셀 어레이(33)는 입력들을 비휘발성 메모리 셀 어레이(33)에 저장된 가중치들과 유효하게 승산하고 이들을 출력 라인(소스 라인 또는 비트 라인)마다 가산하여 출력을 생성하며, 이는 다음 층으로의 입력 또는 최종 층으로의 입력일 것이다. 승산 및 가산 함수를 수행함으로써, 비휘발성 메모리 셀 어레이(33)는 별개의 승산 및 가산 로직 회로들에 대한 필요성을 무효화하고, 또한 그의 인시투(in-situ) 메모리 계산으로 인해 전력 효율적이다.
비휘발성 메모리 셀 어레이(33)의 출력은 차동 합산기(예컨대, 합산 연산 증폭기 또는 합산 전류 미러)(38)에 공급되고, 이는 비휘발성 메모리 셀 어레이(33)의 출력들을 합산하여 그 콘볼루션(convolution)에 대한 단일 값을 생성한다. 차동 합산기(38)는 포지티브 가중치 및 네거티브 가중치의 합산을 수행하도록 배열된다.
이어서 차동 합산기(38)의 합산된 출력 값들은 활성화 함수 블록(39)에 공급되며, 이는 출력을 정류한다. 활성화 함수 블록(39)은 시그모이드(sigmoid), tanh 또는 ReLU 함수들을 제공할 수 있다. 활성화 함수 블록(39)의 정류된 출력 값들은 다음 층(예를 들어, 도 6의 C1)으로서 피처 맵의 요소가 되고, 이어서 다음 시냅스에 적용되어 다음 피처 맵 층 또는 최종 층을 생성한다. 따라서, 이 예에서, 비휘발성 메모리 셀 어레이(33)는 복수의 시냅스들(이들은 이전 뉴런 층으로부터 또는 이미지 데이터베이스와 같은 입력 층으로부터 그들의 입력들을 수신함)을 구성하고, 합산 연산 증폭기(38) 및 활성화 함수 블록(39)은 복수의 뉴런들을 구성한다.
도 7의 VMM 어레이(32)에의 입력(WLx, EGx, CGx, 및 선택적으로 BLx 및 SLx)은 아날로그 레벨, 이진 레벨, 또는 디지털 비트들(이 경우에 디지털 비트들을 적절한 입력 아날로그 레벨로 변환하기 위해 DAC가 제공됨)일 수 있고, 출력은 아날로그 레벨, 이진 레벨, 또는 디지털 비트들(이 경우에 출력 아날로그 레벨을 디지털 비트들로 변환하기 위해 출력 ADC가 제공됨)일 수 있다.
도 8은, 여기서 VMM 어레이들(32a, 32b, 32c, 32d, 및 32e)로서 라벨링된, VMM 어레이들(32)의 다수의 층들의 사용을 도시하는 블록 다이어그램이다. 도 8에 도시된 바와 같이, Inputx로 표시된 입력은 디지털-아날로그 변환기(31)에 의해 디지털로부터 아날로그로 변환되고, 입력 VMM 어레이(32a)에 제공된다. 변환된 아날로그 입력들은 전압 또는 전류일 수 있다. 제1 층에 대한 입력 D/A 변환은, 입력들(Inputx)을 입력 VMM 어레이(32a)의 매트릭스 승산기에 대한 적절한 아날로그 레벨들에 매핑시키는 함수 또는 LUT(look up table)를 사용함으로써 행해질 수 있다. 입력 변환은 또한, 외부 아날로그 입력을 입력 VMM 어레이(32a)로의 매핑된 아날로그 입력으로 변환하기 위한 아날로그-아날로그(A/A) 변환기에 의해 행해질 수 있다.
입력 VMM 어레이(32a)에 의해 생성된 출력은 다음 VMM 어레이(은닉 레벨 1)(32b)에 대한 입력으로서 제공되고, 이는 이어서 다음 VMM 어레이(은닉 레벨 2)(32c)에 대한 입력으로서 제공되는 출력을 생성하고, 등등이다. VMM 어레이(32)의 다양한 층들은 컨볼루션 신경망(convolutional neural network, CNN)의 시냅스들 및 뉴런들의 상이한 층들로서 기능한다. 각각의 VMM 어레이(32a, 32b, 32c, 32d, 및 32e)는 독립형 물리적 비휘발성 메모리 어레이일 수 있거나, 다수의 VMM 어레이들은 동일한 물리적 비휘발성 메모리 어레이의 상이한 부분들을 활용할 수 있거나, 다수의 VMM 어레이들은 동일한 물리적 비휘발성 메모리 어레이의 중첩 부분들을 활용할 수 있다. 도 8에 도시된 예는 다음과 같은 5개의 층(32a, 32b, 32c, 32d, 32e)을 포함한다: 하나의 입력 층(32a), 2개의 은닉 층(32b, 32c) 및 2개의 완전히 접속된 층(32d, 32e). 당업자는 이것은 단지 예시적인 것이고 시스템이 대신에 2개 초과의 은닉 층들 및 2개 초과의 완전히 접속된 층들을 포함할 수 있다는 것을 인식할 것이다.
벡터x매트릭스 승산(VMM) 어레이들
도 9는 뉴런 VMM 어레이(900)를 도시하며, 이는 도 3에 도시된 바와 같은 메모리 셀들(310)에 특히 적합하고, 입력 층과 다음 층 사이의 뉴런들의 부분들 및 시냅스들로서 이용된다. VMM 어레이(900)는 비휘발성 메모리 셀들의 메모리 어레이(901), 및 비휘발성 기준 메모리 셀들의 (어레이의 상부에 있는) 기준 어레이(902)를 포함한다. 대안적으로, 다른 기준 어레이가 하부에 배치될 수 있다.
VMM 어레이(900)에서, 제어 게이트 라인(903)과 같은 제어 게이트 라인들이 수직 방향으로 이어지고(따라서, 로우 방향의 기준 어레이(902)는 제어 게이트 라인(903)에 직교함), 소거 게이트 라인(904)과 같은 소거 게이트 라인들이 수평 방향으로 이어진다. 여기서, VMM 어레이(900)로의 입력들은 제어 게이트 라인들(CG0, CG1, CG2, CG3) 상에 제공되고, VMM 어레이(900)의 출력은 소스 라인들(SL0, SL1) 상에 나타난다. 일 실시예에서, 짝수 로우들만이 사용되고, 다른 실시예에서 홀수 로우들만이 사용된다. 각각의 소스 라인(각각, SL0, SL1) 상에 배치된 전류는 그 특정 소스 라인에 접속된 메모리 셀들로부터의 모든 전류들의 합산 함수를 수행한다.
신경망들에 대해 본 명세서에 설명된 바와 같이, VMM 어레이(900)의 비휘발성 메모리 셀들, 즉 VMM 어레이(900)의 메모리 셀들(310)은 바람직하게는 하위-임계 영역에서 동작하도록 구성된다.
본 명세서에 기술된 비휘발성 기준 메모리 셀들 및 비휘발성 메모리 셀들은 약 반전(weak inversion)으로 바이어싱되며(하위 임계 영역):
Ids = Io * e (Vg- Vth)/nVt = w * Io * e (Vg)/nVt,
여기서 w = e (- Vth)/nVt
여기서 Ids는 드레인-소스 전류이고; Vg는 메모리 셀 상의 게이트 전압이고; Vth는 메모리 셀의 임계 전압이고; Vt는 열 전압 = k*T/q이며, 이때 k는 볼츠만 상수이고, T는 켈빈 단위의 온도이고, q는 전자 전하이고; n은 기울기 인자 = 1 + (Cdep/Cox)이며, 이때 Cdep = 공핍 층의 커패시턴스이고, Cox는 게이트 산화물 층의 커패시턴스이고; Io는 임계 전압과 동일한 게이트 전압에서의 메모리 셀 전류이고, Io는 (Wt/L)*u*Cox* (n-1) * Vt2에 비례하며, 여기서 u는 캐리어 이동도이고, Wt 및 L은 메모리 셀의, 각각, 폭 및 길이이다.
메모리 셀(예컨대, 기준 메모리 셀 또는 주변 메모리 셀)을 사용하는 I-V 로그 변환기 또는 입력 전류를 입력 전압으로 변환하기 위한 트랜지스터에 대해:
Vg= n*Vt*log [Ids/wp*Io]
여기서, wp는 기준 또는 주변 메모리 셀의 w이다.
전류 입력을 갖는 벡터 매트릭스 승산기(VMM) 어레이로서 사용되는 메모리 어레이에 대해, 출력 전류는 다음과 같다:
Iout = wa * Io * e (Vg)/nVt, 즉
Iout = (wa/wp) * Iin = W * Iin
W = e (Vthp - Vtha)/nVt
여기서, wa = 메모리 어레이 내의 각각의 메모리 셀의 w이다.
Vthp는 주변 메모리 셀의 유효 임계 전압이고, Vtha는 메인(데이터) 메모리 셀의 유효 임계 전압이다. 트랜지스터의 임계 전압은 기판 바디 바이어스 전압의 함수이고, Vsb로 표시된 기판 바디 바이어스 전압은 그러한 온도에서 다양한 조건들을 보상하도록 변조될 수 있다는 점에 유의한다. 임계 전압 Vth는 다음과 같이 표현될 수 있다:
Vth = Vth0 + 감마 (SQRT |Vsb - 2*φF) - SQRT |2* φF |)
여기서 Vth0은 제로 기판 바이어스를 갖는 임계 전압이고, φF는 표면 전위이고, 감마는 바디 효과 파라미터이다.
워드 라인 또는 제어 게이트가 입력 전압을 위해 메모리 셀에 대한 입력으로서 사용될 수 있다.
대안적으로, 본 명세서에 기술된 VMM 어레이들의 플래시 메모리 셀들은 선형 영역에서 동작하도록 구성될 수 있다:
Ids = 베타* (Vgs-Vth)*Vds; 베타 = u*Cox*Wt/L
W = α (Vgs-Vth)
이는 선형 영역에서의 가중치 W가 (Vgs-Vth)에 비례한다는 것을 의미함
워드 라인 또는 제어 게이트 또는 비트 라인 또는 소스 라인이 선형 영역에서 동작되는 메모리 셀에 대한 입력으로서 사용될 수 있다. 비트 라인 또는 소스 라인은 메모리 셀에 대한 출력으로서 사용될 수 있다.
I-V 선형 변환기에 대해, 선형 영역에서 동작하는 메모리 셀(예컨대, 기준 메모리 셀 또는 주변 메모리 셀) 또는 트랜지스터가 입력/출력 전류를 입력/출력 전압으로 선형적으로 변환하는 데 사용될 수 있다.
대안적으로, 본 명세서에 기술된 VMM 어레이들의 메모리 셀들은 포화 영역에서 동작하도록 구성될 수 있다:
Ids = ½ * 베타* (Vgs-Vth)2; 베타 = u*Cox*Wt/L
Wα (Vgs-Vth)2, 이는 가중치 W가 (Vgs-Vth)2에 비례한다는 것을 의미함
워드 라인, 제어 게이트, 또는 소거 게이트가 포화 영역에서 동작되는 메모리 셀에 대한 입력으로서 사용될 수 있다. 비트 라인 또는 소스 라인은 출력 뉴런에 대한 출력으로서 사용될 수 있다.
대안적으로, 본 명세서에 기술된 VMM 어레이들의 메모리 셀들은 신경망의 각각의 층 또는 다중 층들에 대한 모든 영역들 또는 이들의 조합(하위 임계, 선형, 또는 포화)에서 사용될 수 있다.
도 7의 VMM 어레이(32)에 대한 다른 실시예들은, 본 명세서에 참고로 포함되는 미국 특허 제10,748,630호에 기술되어 있다. 그 출원에 기술되어 있는 바와 같이, 소스 라인 또는 비트 라인이 뉴런 출력(전류 합산 출력)으로서 사용될 수 있다.
도 10은 뉴런 VMM 어레이(1000)를 도시하며, 이는 도 2에 도시된 바와 같은 메모리 셀들(210)에 특히 적합하고, 입력 층과 다음 층 사이의 시냅스로서 이용된다. VMM 어레이(1000)는 비휘발성 메모리 셀들의 메모리 어레이(1003), 제1 비휘발성 기준 메모리 셀들의 기준 어레이(1001), 및 제2 비휘발성 기준 메모리 셀들의 기준 어레이(1002)를 포함한다. 어레이의 컬럼 방향으로 배열된 기준 어레이들(1001 및 1002)은, 단자들(BLR0, BLR1, BLR2, 및 BLR3) 내로 흐르는 전류 입력들을 전압 입력들(WL0, WL1, WL2, 및 WL3)로 변환하는 역할을 한다. 실제로, 제1 및 제2 비휘발성 기준 메모리 셀들은 그들 내로 흐르는 전류 입력들과 멀티플렉서들(1014)(단지 부분적으로 도시됨)을 통해 다이오드 접속된다. 기준 셀들은 타겟 기준 레벨들로 튜닝(예컨대, 프로그램)된다. 타겟 기준 레벨들은 기준 미니-어레이 매트릭스(도시되지 않음)에 의해 제공된다.
메모리 어레이(1003)는 두 가지 목적에 기여한다. 첫째, 그것은 VMM 어레이(1000)에 의해 사용될 가중치들을 그것의 각자의 메모리 셀들 상에 저장한다. 둘째, 메모리 어레이(1003)는 입력들(즉, 단자들(BLR0, BLR1, BLR2, 및 BLR3)에 제공되는 전류 입력들, 이것에 대해 기준 어레이들(1001 및 1002)이 워드 라인들(WL0, WL1, WL2, 및 WL3)에 공급할 입력 전압들로 변환함)을 메모리 어레이(1003)에 저장된 가중치들과 유효하게 승산하고, 이어서 모든 결과들(메모리 셀 전류들)을 가산하여 각자의 비트 라인들(BL0 - BLN) 상의 출력을 생성하는데, 이는 다음 층에 대한 입력 또는 최종 층에 대한 입력일 것이다. 승산 및 가산 함수를 수행함으로써, 메모리 어레이(1003)는 별개의 승산 및 가산 로직 회로들에 대한 필요성을 무효화하고, 또한 전력 효율적이다. 여기서, 전압 입력들은 워드 라인들(WL0, WL1, WL2, 및 WL3) 상에 제공되고, 출력은 판독(추론) 동작 동안 각자의 비트 라인들(BL0 - BLN) 상에 나타난다. 비트 라인들(BL0 - BLN) 각각에 배치된 전류는 그 특정 비트 라인에 접속된 모든 비휘발성 메모리 셀들로부터의 전류들의 합산 함수를 수행한다.
표 5는 VMM 어레이(1000)에 대한 동작 전압들 및 전류들을 보여준다. 표 내의 컬럼들은 선택된 셀들에 대한 워드 라인들, 비선택된 셀들에 대한 워드 라인들, 선택된 셀들에 대한 비트 라인들, 비선택된 셀들에 대한 비트 라인들, 선택된 셀들에 대한 소스 라인들, 및 비선택된 셀들에 대한 소스 라인들 상에 배치된 전압들을 나타낸다. 로우들은 판독, 소거 및 프로그램의 동작들을 나타낸다.
[표 5]
도 11은 뉴런 VMM 어레이(1100)를 도시하며, 이는 도 2에 도시된 바와 같은 메모리 셀들(210)에 특히 적합하고, 입력 층과 다음 층 사이의 뉴런들의 부분들 및 시냅스들로서 이용된다. VMM 어레이(1100)는 비휘발성 메모리 셀들의 메모리 어레이(1103), 제1 비휘발성 기준 메모리 셀들의 기준 어레이(1101), 및 제2 비휘발성 기준 메모리 셀들의 기준 어레이(1102)를 포함한다. 기준 어레이들(1101 및 1102)은 VMM 어레이(1100)의 로우 방향으로 이어진다. VMM 어레이는, VMM 어레이(1100)에서 워드 라인들이 수직 방향으로 이어진다는 점을 제외하고는, VMM(1000)과 유사하다. 여기서, 입력들은 워드 라인들(WLA0, WLB0, WLA1, WLB2, WLA2, WLB2, WLA3, WLB3) 상에 제공되고, 출력은 판독 동작 동안 소스 라인(SL0, SL1) 상에 나타난다. 각각의 소스 라인 상에 배치된 전류는 그 특정 소스 라인에 접속된 메모리 셀들로부터의 모든 전류들의 합산 함수를 수행한다.
표 6은 VMM 어레이(1100)에 대한 동작 전압들 및 전류들을 보여준다. 표 내의 컬럼들은 선택된 셀들에 대한 워드 라인들, 비선택된 셀들에 대한 워드 라인들, 선택된 셀들에 대한 비트 라인들, 비선택된 셀들에 대한 비트 라인들, 선택된 셀들에 대한 소스 라인들, 및 비선택된 셀들에 대한 소스 라인들 상에 배치된 전압들을 나타낸다. 로우들은 판독, 소거, 및 프로그램의 동작들을 나타낸다.
[표 6]
도 12는 뉴런 VMM 어레이(1200)를 도시하며, 이는 도 3에 도시된 바와 같은 메모리 셀들(310)에 특히 적합하고, 입력 층과 다음 층 사이의 뉴런들의 부분들 및 시냅스들로서 이용된다. VMM 어레이(1200)는 비휘발성 메모리 셀들의 메모리 어레이(1203), 제1 비휘발성 기준 메모리 셀들의 기준 어레이(1201), 및 제2 비휘발성 기준 메모리 셀들의 기준 어레이(1202)를 포함한다. 기준 어레이들(1201 및 1202)은 단자들(BLR0, BLR1, BLR2, 및 BLR3) 내로 흐르는 전류 입력들을 전압 입력들(CG0, CG1, CG2, 및 CG3)로 변환하는 역할을 한다. 실제로, 제1 및 제2 비휘발성 기준 메모리 셀들은 BLR0, BLR1, BLR2, 및 BLR3을 통해 그들 내로 흐르는 전류 입력들과 멀티플렉서들(1212)(단지 부분적으로 도시됨)을 통해 다이오드 접속된다. 멀티플렉서들(1212) 각각은 판독 동작 동안 제1 및 제2 비휘발성 기준 메모리 셀들 각각의 비트 라인(예컨대, BLR0) 상의 일정한 전압을 보장하기 위해 각각의 멀티플렉서(1205) 및 캐스코딩 트랜지스터(cascoding transistor)(1204)를 포함한다. 기준 셀들은 타겟 기준 레벨들로 튜닝된다.
메모리 어레이(1203)는 두 가지 목적에 기여한다. 첫째, 그것은 VMM 어레이(1200)에 의해 사용될 가중치들을 저장한다. 둘째, 메모리 어레이(1203)는 입력들(단자들(BLR0, BLR1, BLR2, 및 BLR3)에 제공되는 전류 입력들, 이것에 대해 기준 어레이들(1201 및 1202)이 이러한 전류 입력들을 제어 게이트들(CG0, CG1, CG2, 및 CG3)에 공급할 입력 전압들로 변환함)을 메모리 어레이에 저장된 가중치들과 유효하게 승산하고, 이어서 모든 결과들(셀 전류들)을 가산하여 출력을 생성하는데, 이는 BL0 - BLN 상에 나타나며 다음 층에 대한 입력 또는 최종 층에 대한 입력일 것이다. 승산 및 가산 함수를 수행함으로써, 메모리 어레이는 별개의 승산 및 가산 로직 회로들에 대한 필요성을 무효화하고, 또한 전력 효율적이다. 여기서, 입력들은 제어 게이트 라인들(CG0, CG1, CG2, 및 CG3) 상에 제공되고, 출력은 판독 동작 동안 비트 라인들(BL0 - BLN) 상에 나타난다. 각각의 비트 라인 상에 배치된 전류는 그 특정 비트 라인에 접속된 메모리 셀들로부터의 모든 전류들의 합산 함수를 수행한다.
VMM 어레이(1200)는 메모리 어레이(1203) 내의 비휘발성 메모리 셀들에 대한 단방향 튜닝을 구현한다. 즉, 각각의 비휘발성 메모리 셀은 소거되고, 이어서 플로팅 게이트 상의 원하는 전하에 도달할 때까지 부분적으로 프로그램된다. (잘못된 값이 셀에 저장되도록) 너무 많은 전하가 플로팅 게이트 상에 배치되는 경우, 셀은 소거되고, 부분 프로그래밍 동작들의 시퀀스가 다시 시작된다. 도시된 바와 같이, 동일한 소거 게이트(예컨대, EG0 또는 EG1)를 공유하는 2개의 로우들이 함께 소거되고(페이지 소거로서 알려짐), 그 후에 각각의 셀은 플로팅 게이트 상의 원하는 전하에 도달할 때까지 부분적으로 프로그램된다.
표 7은 VMM 어레이(1200)에 대한 동작 전압들 및 전류들을 보여준다. 표 내의 컬럼들은 선택된 셀들에 대한 워드 라인들, 비선택된 셀들에 대한 워드 라인들, 선택된 셀들을 위한 비트 라인들, 비선택된 셀들에 대한 비트 라인들, 선택된 셀들에 대한 제어 게이트들, 선택된 셀들과 동일한 섹터 내의 비선택된 셀들에 대한 제어 게이트들, 선택된 셀들과는 상이한 섹터 내의 비선택된 셀들에 대한 제어 게이트들, 선택된 셀들에 대한 소거 게이트들, 비선택된 셀들에 대한 소거 게이트들, 선택된 셀들에 대한 소스 라인들, 및 비선택된 셀들에 대한 소스 라인들 상에 배치된 전압들을 나타낸다. 로우들은 판독, 소거 및 프로그램의 동작들을 나타낸다.
[표 7]
도 13은 뉴런 VMM 어레이(1300)를 도시하며, 이는 도 3에 도시된 바와 같은 메모리 셀들(310)에 특히 적합하고, 입력 층과 다음 층 사이의 뉴런들의 부분들 및 시냅스들로서 이용된다. VMM 어레이(1300)는 비휘발성 메모리 셀들의 메모리 어레이(1303), 제1 비휘발성 기준 메모리 셀들의 기준 어레이(1301), 및 제2 비휘발성 기준 메모리 셀들의 기준 어레이(1302)를 포함한다. EG 라인들(EGR0, EG0, EG1, 및 EGR1)은 수직으로 이어지는 반면, CG 라인들(CG0, CG1, CG2, 및 CG3) 및 SL 라인들(WL0, WL1, WL2, 및 WL3)은 수평으로 이어진다. VMM 어레이(1300)는, VMM 어레이(1300)가 양방향 튜닝을 구현한다는 점을 제외하고는 VMM 어레이(1400)와 유사하며, 여기서 각각의 개별 셀은 별개의 EG 라인들의 사용으로 인해 플로팅 게이트 상의 원하는 전하량에 도달하기 위해 필요에 따라 완전히 소거되고, 부분적으로 프로그램되고, 부분적으로 소거될 수 있다. 도시된 바와 같이, 기준 어레이들(1301 및 1302)은 (멀티플렉서들(1314)을 통한 다이오드 접속된 기준 셀들의 액션을 통해) 단자(BLR0, BLR1, BLR2, 및 BLR3) 내의 입력 전류를 로우 방향으로 메모리 셀들에 인가될 제어 게이트 전압들(CG0, CG1, CG2, 및 CG3)로 변환한다. 전류 출력(뉴런)은 비트 라인들(BL0 - BLN)에 있으며, 여기서 각각의 비트 라인은 그 특정 비트 라인에 접속된 비휘발성 메모리 셀들로부터의 모든 전류들을 합산한다.
표 8은 VMM 어레이(1300)에 대한 동작 전압들 및 전류들을 보여준다. 표 내의 컬럼들은 선택된 셀들에 대한 워드 라인들, 비선택된 셀들에 대한 워드 라인들, 선택된 셀들에 대한 비트 라인들, 비선택된 셀들에 대한 비트 라인들, 선택된 셀들에 대한 제어 게이트들, 선택된 셀들과 동일한 섹터 내의 비선택된 셀들에 대한 제어 게이트들, 선택된 셀들과는 상이한 섹터 내의 비선택된 셀들에 대한 제어 게이트들, 선택된 셀들에 대한 소거 게이트들, 비선택된 셀들에 대한 소거 게이트들, 선택된 셀들에 대한 소스 라인들, 및 비선택된 셀들에 대한 소스 라인들 상에 배치된 전압들을 나타낸다. 로우들은 판독, 소거, 및 프로그램의 동작들을 나타낸다.
[표 8]
도 22는 뉴런 VMM 어레이(2200)를 도시하며, 이는 도 2에 도시된 바와 같은 메모리 셀들(210)에 특히 적합하고, 입력 층과 다음 층 사이의 뉴런들의 부분들 및 시냅스들로서 이용된다. VMM 어레이(2200)에서, 입력들(INPUT0, ..., INPUTN)은 각각 비트 라인들(BL0, . . . BLN) 상에서 수신되고, 출력들(OUTPUT1, OUTPUT2, OUTPUT3, 및 OUTPUT4)은 각각 소스 라인들(SL0, SL1, SL2, 및 SL3) 상에서 생성된다.
도 23은 뉴런 VMM 어레이(2300)를 도시하며, 이는 도 2에 도시된 바와 같은 메모리 셀들(210)에 특히 적합하고, 입력 층과 다음 층 사이의 뉴런들의 부분들 및 시냅스들로서 이용된다. 이 예에서, 입력들(INPUT0, INPUT1, INPUT2, 및 INPUT3)은 각각 소스 라인들(SL0, SL1, SL2, 및 SL3) 상에서 수신되고, 출력들(OUTPUT0, . . . OUTPUTN)은 비트 라인들(BL0, ..., BLN) 상에서 생성된다.
도 24는 뉴런 VMM 어레이(2400)를 도시하며, 이는 도 2에 도시된 바와 같은 메모리 셀들(210)에 특히 적합하고, 입력 층과 다음 층 사이의 뉴런들의 부분들 및 시냅스들로서 이용된다. 이 예에서, 입력들(INPUT0, ..., INPUTM)은 각각 워드 라인들(WL0, ..., WLM) 상에서 수신되고, 출력들(OUTPUT0, . . . OUTPUTN)은 비트 라인들(BL0, ..., BLN) 상에서 생성된다.
도 25는 뉴런 VMM 어레이(2500)를 도시하며, 이는 도 3에 도시된 바와 같은 메모리 셀들(310)에 특히 적합하고, 입력 층과 다음 층 사이의 뉴런들의 부분들 및 시냅스들로서 이용된다. 이 예에서, 입력들(INPUT0, ..., INPUTM)은 각각 워드 라인들(WL0, ..., WLM) 상에서 수신되고, 출력들(OUTPUT0, . . . OUTPUTN)은 비트 라인들(BL0, ..., BLN) 상에서 생성된다.
도 26은 뉴런 VMM 어레이(2600)를 도시하며, 이는 도 4에 도시된 바와 같은 메모리 셀들(410)에 특히 적합하고, 입력 층과 다음 층 사이의 뉴런들의 부분들 및 시냅스들로서 이용된다. 이 예에서, 입력들(INPUT0, ..., INPUTn)은 각각 수직 제어 게이트 라인들(CG0, ..., CGN) 상에서 수신되고, 출력들(OUTPUT1 및 OUTPUT2)은 소스 라인들(SL0 및 SL1) 상에서 생성된다.
도 27은 뉴런 VMM 어레이(2700)를 도시하며, 이는 도 4에 도시된 바와 같은 메모리 셀들(410)에 특히 적합하고, 입력 층과 다음 층 사이의 뉴런들의 부분들 및 시냅스들로서 이용된다. 이 예에서, 입력들(INPUT0, ..., INPUTN)은, 각각 비트 라인들(BL0, ..., BLN)에 결합되는, 각각 비트 라인 제어 게이트들(2701-1, 2701-2, ..., 2701-(N-1), 및 2701-N)의 게이트들 상에서 수신된다. 예시적인 출력들(OUTPUT1 및 OUTPUT2)이 소스 라인들(SL0 및 SL1) 상에서 생성된다.
도 28은, 도 3에 도시된 바와 같은 메모리 셀(310), 도 5에 도시된 바와 같은 메모리 셀(510), 및 도 7에 도시된 바와 같은 메모리 셀(710)에 특히 적합하고, 입력 층과 다음 층 사이의 뉴런들의 부분들 및 시냅스들로서 이용되는 뉴런 VMM 어레이(2800)를 도시한다. 이 예에서, 입력들(INPUT0, ..., INPUTM)은 워드 라인들(WL0, ..., WLM) 상에서 수신되고, 출력들(OUTPUT0, ..., OUTPUTN)은 각각 비트 라인들(BL0, ..., BLN) 상에서 생성된다.
도 29는, 도 3에 도시된 바와 같은 메모리 셀(310), 도 5에 도시된 바와 같은 메모리 셀(510), 및 도 7에 도시된 바와 같은 메모리 셀(710)에 특히 적합하고, 입력 층과 다음 층 사이의 뉴런들의 부분들 및 시냅스들로서 이용되는 뉴런 VMM 어레이(2900)를 도시한다. 이 예에서, 입력들(INPUT0, ..., INPUTM)은 제어 게이트 라인들(CG0, ..., CGM) 상에서 수신된다. 출력들(OUTPUT0, ..., OUTPUTN)은 각각 수직 소스 라인들(SL0, ..., SLN) 상에서 생성되며, 여기서 각각의 소스 라인(SLi)은 컬럼 i 내의 모든 메모리 셀들의 소스 라인들에 결합된다.
도 30은, 도 3에 도시된 바와 같은 메모리 셀(310), 도 5에 도시된 바와 같은 메모리 셀(510), 및 도 7에 도시된 바와 같은 메모리 셀(710)에 특히 적합하고, 입력 층과 다음 층 사이의 뉴런들의 부분들 및 시냅스들로서 이용되는 뉴런 VMM 어레이(3000)를 도시한다. 이 예에서, 입력들(INPUT0, ..., INPUTM)은 제어 게이트 라인들(CG0, …, CGM) 상에서 수신된다. 출력들(OUTPUT0, ..., OUTPUTN)은 각각 수직 비트 라인들(BL0, ..., BLN) 상에서 생성되며, 여기서 각각의 비트 라인(BLi)은 컬럼 i 내의 모든 메모리 셀들의 비트 라인들에 결합된다.
장단기 메모리
종래 기술은 장단기 메모리(long short-term memory, LSTM)로 알려진 개념을 포함한다. LSTM 유닛들은 종종 신경망들에서 사용된다. LSTM은 신경망이 미리 결정된 임의적인 시간 간격들에 걸쳐 정보를 기억하도록 그리고 후속 동작들에서 그 정보를 사용하도록 허용한다. 종래의 LSTM 유닛은 셀, 입력 게이트, 출력 게이트 및 망각 게이트를 포함한다. 3개의 게이트들은 셀 내로의 그리고 셀 외부로의 정보의 흐름을 그리고 정보가 LSTM에서 상기되는 시간 간격을 조절한다. VMM들은 LSTM 유닛들에서 특히 유용하다.
도 14는 예시적인 LSTM(1400)을 도시한다. 이 예에서의 LSTM(1400)은 셀들(1401, 1402, 1403, 및 1404)을 포함한다. 셀(1401)은 입력 벡터(x0)를 수신하고 출력 벡터(h0) 및 셀 상태 벡터(c0)를 생성한다. 셀(1402)은 입력 벡터(x1), 셀(1401)로부터의 출력 벡터(은닉 상태)(h0), 및 셀(1401)로부터의 셀 상태(c0)를 수신하고, 출력 벡터(h1) 및 셀 상태 벡터(c1)를 생성한다. 셀(1403)은 입력 벡터(x2), 셀(1402)로부터의 출력 벡터(은닉 상태)(h1), 및 셀(1402)로부터의 셀 상태(c1)를 수신하고, 출력 벡터(h2) 및 셀 상태 벡터(c2)를 생성한다. 셀(1404)은 입력 벡터(x3), 셀(1403)로부터의 출력 벡터(은닉 상태)(h2), 및 셀(1403)로부터의 셀 상태(c2)를 수신하고, 출력 벡터(h3)를 생성한다. 추가적인 셀들이 사용될 수 있으며, 4개의 셀을 갖는 LSTM은 단지 예일 뿐이다.
도 15는 도 14의 셀들(1401, 1402, 1403, 및 1404)에 대해 사용될 수 있는 LSTM 셀(1500)의 예시적인 구현을 도시한다. LSTM 셀(1500)은 입력 벡터(x(t)), 선행 셀로부터의 셀 상태 벡터(c(t-1)), 및 선행 셀로부터의 출력 벡터(h(t-1))를 수신하고, 셀 상태 벡터(c(t)) 및 출력 벡터(h(t))를 생성한다.
LSTM 셀(1500)은 시그모이드 함수 디바이스들(1501, 1502, 및 1503)을 포함하며, 이들 각각은 얼마나 많은 입력 벡터 내의 각각의 성분이 출력 벡터로 통하도록 허용되는지를 제어하기 위해 0과 1 사이의 수를 적용한다. LSTM 셀(1500)은 또한 입력 벡터에 쌍곡선 탄젠트 함수를 적용하기 위한 tanh 디바이스들(1504 및 1505), 2개의 벡터를 함께 승산하기 위한 승산기 디바이스들(1506, 1507, 및 1508), 및 2개의 벡터를 함께 가산하기 위한 가산 디바이스(1509)를 포함한다. 출력 벡터(h(t))는 시스템 내의 다음 LSTM 셀에 제공될 수 있거나, 그것은 다른 목적들을 위해 액세스될 수 있다.
도 16은 LSTM 셀(1500)의 구현의 예인 LSTM 셀(1600)을 도시한다. 독자의 편의를 위해, LSTM 셀(1500)로부터의 동일한 넘버링이 LSTM 셀(1600)에 사용된다. 시그모이드 함수 디바이스들(1501, 1502, 및 1503) 및 tanh 디바이스(1504) 각각은 다수의 VMM 어레이들(1601) 및 활성화 함수 블록들(1602)을 포함한다. 따라서, VMM 어레이들이 소정의 신경망 시스템들에서 사용되는 LSTM 셀들에 특히 유용함을 알 수 있다. 승산기 디바이스들(1506, 1507, 및 1508) 및 가산 디바이스(1509)는 디지털 방식으로 또는 아날로그 방식으로 구현된다. 활성화 함수 블록들(1602)은 디지털 방식으로 또는 아날로그 방식으로 구현될 수 있다.
LSTM 셀(1600)에 대한 대안(및 LSTM 셀(1500)의 구현예의 다른 예)이 도 17에 도시되어 있다. 도 17에서, 시그모이드 함수 디바이스들(1501, 1502, 및 1503) 및 tanh 디바이스(1504)는 시간 다중화 방식으로 동일한 물리적 하드웨어(VMM 어레이들(1701) 및 활성화 함수 블록(1702))를 공유한다. LSTM 셀(1700)은, 또한, 2개의 벡터들을 함께 승산하기 위한 승산기 디바이스(1703), 2개의 벡터들을 함께 가산하기 위한 가산 디바이스(1708), tanh 디바이스(1505)(활성화 함수 블록(1702)을 포함함), i(t)가 시그모이드 함수 블록(1702)으로부터 출력될 때 값 i(t)를 저장하기 위한 레지스터(1707), 값 f(t) * c(t-1)를 그 값이 멀티플렉서(1710)를 통해 승산기 디바이스(1703)로부터 출력될 때 저장하기 위한 레지스터(1704), 값 i(t) * u(t)를 그 값이 멀티플렉서(1710)를 통해 승산기 디바이스(1703)로부터 출력될 때 저장하기 위한 레지스터(1705), 및 값 o(t) * c~(t)를 그 값이 멀티플렉서(1710)를 통해 승산기 디바이스(1703)로부터 출력될 때 저장하기 위한 레지스터(1706), 및 멀티플렉서(1709)를 포함한다.
LSTM 셀(1600)은 VMM 어레이들(1601) 및 각자의 활성화 함수 블록들(1602)의 다수의 세트들을 포함하는 반면, LSTM 셀(1700)은 LSTM 셀(1700)의 실시예에서 다수의 층들을 나타내는 데 사용되는 VMM 어레이들(1701) 및 활성화 함수 블록(1702)의 하나의 세트만을 포함한다. LSTM 셀(1700)은 LSTM(1600)보다 더 적은 공간을 필요로 할 것인데, 그 이유는 LSTM 셀(1700)이 LSTM 셀(1600)과 비교하여 VMM들 및 활성화 함수 블록들에 대해 1/4만큼의 공간을 요구할 것이기 때문이다.
LSTM 유닛들은 전형적으로 다수의 VMM 어레이를 포함할 것이며, 이들 각각은 합산기 및 활성화 함수 블록 및 고전압 생성 블록들과 같은, VMM 어레이들 밖의 소정 회로 블록들에 의해 제공되는 기능을 요구한다는 것을 추가로 알 수 있다. 각각의 VMM 어레이에 대한 별개의 회로 블록들을 제공하는 것은 반도체 디바이스 내의 상당한 양의 공간을 필요로 할 것이고 다소 비효율적일 것이다. 따라서 후술하는 실시예들은 VMM 어레이들 자체 밖에서 요구되는 회로를 감소시킨다.
게이티드 회귀 유닛(Gated Recurrent Unit)들
아날로그 VMM 구현예가 GRU(게이티드 회귀 유닛) 시스템에 이용될 수 있다. GRU들은 회귀 신경망들에서의 게이팅 메커니즘이다. GRU들은, GRU 셀들이 대체적으로 LSTM 셀보다 더 적은 컴포넌트들을 포함하는 것을 제외하고는, LSTM들과 유사하다.
도 18은 예시적인 GRU(1800)를 도시한다. 이 예에서의 GRU(1800)는 셀들(1801, 1802, 1803, 및 1804)을 포함한다. 셀(1801)은 입력 벡터(x0)를 수신하고 출력 벡터(h0)를 생성한다. 셀(1802)은 입력 벡터(x1) 및 셀(1801)로부터의 출력 벡터(h0)를 수신하고, 출력 벡터(h1)를 생성한다. 셀(1803)은 입력 벡터(x2) 및 셀(1802)로부터의 출력 벡터(은닉 상태)(h1)를 수신하고, 출력 벡터(h2)를 생성한다. 셀(1804)은 입력 벡터(x3) 및 셀(1803)로부터의 출력 벡터(은닉 상태)(h2)를 수신하고, 출력 벡터(h3)를 생성한다. 추가적인 셀들이 사용될 수 있으며, 4개의 셀을 갖는 GRU는 단지 예일 뿐이다.
도 19는 도 18의 셀들(1801, 1802, 1803, 및 1804)에 사용될 수 있는 GRU 셀(1900)의 예시적인 구현예를 도시한다. GRU 셀(1900)은 선행 GRU 셀로부터 입력 벡터(x(t)) 및 출력 벡터(h(t-1))를 수신하고, 출력 벡터(h(t))를 생성한다. GRU 셀(1900)은 시그모이드 함수 디바이스들(1901 및 1902)을 포함하고, 이들 각각은 0과 1 사이의 수를 출력 벡터(h(t-1)) 및 입력 벡터(x(t))로부터의 성분들에 적용한다. GRU 셀(1900)은 또한 입력 벡터에 쌍곡선 탄젠트 함수를 적용하기 위한 tanh 디바이스(1903), 2개의 벡터를 함께 승산하기 위한 복수의 승산기 디바이스들(1904, 1905, 및 1906), 2개의 벡터를 함께 가산하기 위한 가산 디바이스(1907), 및 1로부터 입력을 감산하여 출력을 생성하기 위한 상보 디바이스(1908)를 포함한다.
도 20은 GRU 셀(1900)의 구현의 예인 GRU 셀(2000)을 도시한다. 독자의 편의를 위해, GRU 셀(1900)로부터의 동일한 넘버링이 GRU 셀(2000)에 사용된다. 도 20에서 알 수 있는 바와 같이, 시그모이드 함수 디바이스들(1901 및 1902) 및 tanh 디바이스(1903) 각각은 다수의 VMM 어레이들(2001) 및 활성화 함수 블록들(2002)을 포함한다. 따라서, VMM 어레이들은 소정 신경망 시스템들에서 사용되는 GRU 셀들에서 특히 유용하다는 것을 알 수 있다. 승산기 디바이스들(1904, 1905, 1906), 가산 디바이스(1907), 및 상보 디바이스(1908)는 디지털 방식으로 또는 아날로그 방식으로 구현된다. 활성화 함수 블록들(2002)은 디지털 방식으로 또는 아날로그 방식으로 구현될 수 있다.
GRU 셀(2000)에 대한 대안(및 GRU 셀(1900)의 구현예의 다른 예)이 도 21에 도시되어 있다. 도 21에서, GRU 셀(2100)은 VMM 어레이들(2101) 및 활성화 함수 블록(2102)을 이용하며, 활성화 함수 블록은, 시그모이드 함수로서 구성될 때, 얼마나 많은 입력 벡터 내의 각각의 성분이 출력 벡터로 통하도록 허용되는지를 제어하기 위해 0과 1 사이의 수를 적용한다. 도 21에서, 시그모이드 함수 디바이스들(1901 및 1902) 및 tanh 디바이스(1903)는 시간 다중화 방식으로 동일한 물리적 하드웨어(VMM 어레이들(2101) 및 활성화 함수 블록(2102))를 공유한다. GRU 셀(2100)은, 또한, 2개의 벡터들을 함께 승산하기 위한 승산기 디바이스(2103), 2개의 벡터들을 함께 가산하기 위한 가산 디바이스(2105), 1로부터 입력을 감산하여 출력을 생성하기 위한 상보 디바이스(2109), 멀티플렉서(2104), 값 h(t-1) * r(t)를 그 값이 멀티플렉서(2104)를 통해 승산기 디바이스(2103)로부터 출력될 때 보유하기 위한 레지스터(2106), 값 h(t-1) *z(t)를 그 값이 멀티플렉서(2104)를 통해 승산기 디바이스(2103)로부터 출력될 때 보유하기 위한 레지스터(2107), 및 값 h^(t) * (1-z(t))를 그 값이 멀티플렉서(2104)를 통해 승산기 디바이스(2103)로부터 출력될 때 보유하기 위한 레지스터(2108)를 포함한다.
GRU 셀(2000)은 VMM 어레이들(2001) 및 활성화 함수 블록들(2002)의 다수의 세트들을 포함하는 반면, GRU 셀(2100)은 GRU 셀(2100)의 실시예에서 다수의 층들을 나타내는 데 사용되는 VMM 어레이들(2101) 및 활성화 함수 블록(2102)의 하나의 세트만을 포함한다. GRU 셀(2100)은 GRU 셀(2000)보다 더 적은 공간을 필요로 할 것인데, 그 이유는 GRU 셀(2100)이 GRU 셀(2000)과 비교하여 VMM들 및 활성화 함수 블록들에 대해 1/3만큼의 공간을 요구할 것이기 때문이다.
GRU 시스템들은 전형적으로 다수의 VMM 어레이를 포함할 것이며, 이들 각각은 합산기 및 활성화 함수 블록 및 고전압 생성 블록들과 같은, VMM 어레이들 밖의 소정 회로 블록들에 의해 제공되는 기능을 요구한다는 것을 추가로 알 수 있다. 각각의 VMM 어레이에 대한 별개의 회로 블록들을 제공하는 것은 반도체 디바이스 내의 상당한 양의 공간을 필요로 할 것이고 다소 비효율적일 것이다. 따라서 후술하는 실시예들은 VMM 어레이들 자체 밖에서 요구되는 회로를 감소시킨다.
VMM 어레이들에 대한 입력은 아날로그 레벨, 이진 레벨, 펄스, 시간 변조된 펄스, 또는 디지털 비트들일 수 있고(이 경우에 DAC가 디지털 비트들을 적절한 입력 아날로그 레벨로 변환하는 데 필요함), 출력은 아날로그 레벨, 이진 레벨, 타이밍 펄스, 펄스들, 또는 디지털 비트들일 수 있다(이 경우에 출력 ADC가 출력 아날로그 레벨을 디지털 비트들로 변환하는 데 필요함).
일반적으로, VMM 어레이 내의 각각의 메모리 셀에 대해, 각각의 가중치(W)는 단일 메모리 셀에 의해 또는 차동 셀에 의해 또는 2개의 블렌드(blend) 메모리 셀들(2개의 셀들의 평균)에 의해 구현될 수 있다. 차동 셀 경우에, 2개의 메모리 셀들은 차동 가중치(W = W+ - W-)로서 가중치(W)를 구현하는 데 필요하다. 2개의 블렌드 메모리 셀들에서, 2개의 메모리 셀들은 2개의 셀들의 평균으로서 가중치(W)를 구현하는 데 필요하다.
도 31은 VMM 시스템(3100)을 도시한다. 몇몇 실시예들에서, VMM 어레이에 저장되는 가중치들(W)은 차동 쌍들 W+(포지티브 가중치) 및 W-(네거티브 가중치)로서 저장되며, 여기서 W = (W+) - (W-)이다. VMM 시스템(3100)에서, 비트 라인들의 절반은 W+ 라인들, 즉 포지티브 가중치들(W+)을 저장할 메모리 셀들에 접속하는 비트 라인들로 지정되고, 비트 라인들의 다른 절반은 W- 라인들, 즉 네거티브 가중치들(W-)을 구현하는 메모리 셀들에 접속하는 비트 라인들로 지정된다. W- 라인들은 교번하는 방식으로 W+ 라인들 사이에 산재된다. 감산 동작은 합산 회로들(3101 및 3102)과 같은, W+ 라인 및 W- 라인으로부터 전류를 수신하는 합산 회로에 의해 수행된다. W+ 라인의 출력과 W- 라인의 출력은 함께 조합되어 (W+, W-) 라인들의 모든 쌍들에 대해 (W+, W-) 셀들의 각각의 쌍에 대한 W = W+ - W-를 효과적으로 제공한다. 상기는 교번하는 방식으로 W+ 라인들 사이에 산재된 W- 라인들과 관련하여 설명되었지만, 다른 실시예들에서 W+ 라인들 및 W- 라인들은 어레이 내의 어디든 임의적으로 위치될 수 있다.
도 32는 다른 실시예를 도시한다. VMM 시스템(3210)에서, 포지티브 가중치들(W+)이 제1 어레이(3211)에서 구현되고 네거티브 가중치들(W-)이 제2 어레이(3212)에서 구현되며, 제2 어레이(3212)는 제1 어레이와는 별개이며, 결과적인 가중치들은 합산 회로들(3213)에 의해 함께 적절하게 조합된다.
도 33은 VMM 시스템(3300)을 도시하며, VMM 어레이에 저장되는 가중치들(W)은 차동 쌍들 W+(포지티브 가중치) 및 W-(네거티브 가중치)로서 저장되며, 여기서 W = (W+) - (W-)이다. VMM 시스템(3300)은 어레이(3301) 및 어레이(3302)를 포함한다. 어레이(3301 및 3302) 각각 내의 비트 라인들의 절반은 W+ 라인들, 즉 포지티브 가중치들(W+)을 저장할 메모리 셀들에 접속하는 비트 라인들로 지정되고, 어레이(3301 및 3302) 각각 내의 비트 라인들의 다른 절반은 W- 라인들, 즉 네거티브 가중치들(W-)을 구현하는 메모리 셀들에 접속하는 비트 라인들로 지정된다. W- 라인들은 교번하는 방식으로 W+ 라인들 사이에 산재된다. 감산 동작은 합산 회로들(3303, 3304, 3305, 및 3306)과 같은, W+ 라인 및 W- 라인으로부터 전류를 수신하는 합산 회로에 의해 수행된다. 각각의 어레이(3301, 3302)로부터의 W+ 라인의 출력과 W- 라인의 출력은 각각 함께 조합되어 (W+, W-) 라인들의 모든 쌍들에 대해 (W+, W-) 셀들의 각각의 쌍에 대한 W = W+ - W-를 효과적으로 제공한다. 또한, 각각의 어레이(3301 및 3302)로부터의 W 값들은 합산 회로들(3307 및 3308)을 통해 추가로 조합될 수 있으며, 따라서 각각의 W 값은 어레이(3301)로부터의 W 값 - 어레이(3302)로부터의 W 값의 결과이며, 이는 합산 회로들(3307 및 3308)로부터의 최종 결과가 2개의 차동 값들의 차동 값임을 의미한다.
아날로그 신경 메모리 시스템에서 사용되는 각각의 비휘발성 메모리 셀들은 플로팅 게이트에서 매우 특정적이고 정확한 양의 전하를, 즉 전자들의 수를 보유하도록 소거 및 프로그램되어야 한다. 예를 들어, 각각의 플로팅 게이트는 N개의 상이한 값 중 하나를 보유해야 하며, 여기서 N은 각각의 셀에 의해 표시될 수 있는 상이한 가중치들의 수이다. N의 예들은 16, 32, 64, 128 및 256을 포함한다.
유사하게, 판독 동작은 N개의 상이한 레벨들을 정확하게 구별할 수 있어야 한다.
하나의 모드에서 아날로그 신경 메모리 시스템으로서 동작할 수 있고 또한 다른 모드에서 디지털 신경 메모리 시스템으로서 동작할 수 있는 유연한 메모리 시스템에 대한 필요성이 존재한다.
하이브리드 메모리 시스템의 다수의 실시예들이 개시된다. 하이브리드 메모리는 가중치 데이터를 어레이로, 아날로그 신경 메모리 시스템에서 사용될 때 아날로그 형태로, 또는 디지털 신경 메모리 시스템에서 사용될 때 디지털 형태로 저장할 수 있다. 입력 회로 및 출력 회로는 가중치 데이터의 둘 모두의 형태를 지원할 수 있다.
도 1은 인공 신경망을 예시하는 다이어그램이다.
도 2는 종래 기술의 분리형 게이트 플래시 메모리 셀을 도시한다.
도 3은 다른 종래 기술의 분리형 게이트 플래시 메모리 셀을 도시한다.
도 4는 다른 종래 기술의 분리형 게이트 플래시 메모리 셀을 도시한다.
도 5는 다른 종래 기술의 분리형 게이트 플래시 메모리 셀을 도시한다.
도 6은 하나 이상의 비휘발성 메모리 어레이를 활용하는 상이한 레벨들의 예시적인 인공 신경망을 예시하는 다이어그램이다.
도 7은 벡터x매트릭스 승산 시스템을 예시하는 블록 다이어그램이다.
도 8은 하나 이상의 벡터x매트릭스 승산 시스템들을 활용하는 예시적인 인공 신경망을 예시하는 블록 다이어그램이다.
도 9는 벡터x매트릭스 승산 시스템의 다른 실시예를 도시한다.
도 10은 벡터x매트릭스 승산 시스템의 다른 실시예를 도시한다.
도 11은 벡터x매트릭스 승산 시스템의 다른 실시예를 도시한다.
도 12는 벡터x매트릭스 승산 시스템의 다른 실시예를 도시한다.
도 13은 벡터x매트릭스 승산 시스템의 다른 실시예를 도시한다.
도 14는 종래 기술의 장단기 메모리 시스템을 도시한다.
도 15는 장단기 메모리 시스템에서 사용하기 위한 예시적인 셀을 도시한다.
도 16은 도 15의 예시적인 셀의 실시예를 도시한다.
도 17은 도 15의 예시적인 셀의 다른 실시예를 도시한다.
도 18은 종래 기술의 게이티드 회귀 유닛 시스템을 도시한다.
도 19는 게이티드 회귀 유닛 시스템에서 사용하기 위한 예시적인 셀을 도시한다.
도 20은 도 19의 예시적인 셀의 실시예를 도시한다.
도 21은 도 19의 예시적인 셀의 다른 실시예를 도시한다.
도 22는 벡터x매트릭스 승산 시스템의 다른 실시예를 도시한다.
도 23은 벡터x매트릭스 승산 시스템의 다른 실시예를 도시한다.
도 24는 벡터x매트릭스 승산 시스템의 다른 실시예를 도시한다.
도 25는 벡터x매트릭스 승산 시스템의 다른 실시예를 도시한다.
도 26은 벡터x매트릭스 승산 시스템의 다른 실시예를 도시한다.
도 27은 벡터x매트릭스 승산 시스템의 다른 실시예를 도시한다.
도 28은 벡터x매트릭스 승산 시스템의 다른 실시예를 도시한다.
도 29는 벡터x매트릭스 승산 시스템의 다른 실시예를 도시한다.
도 30은 벡터x매트릭스 승산 시스템의 다른 실시예를 도시한다.
도 31은 벡터x매트릭스 승산 시스템의 다른 실시예를 도시한다.
도 32는 벡터x매트릭스 승산 시스템의 다른 실시예를 도시한다.
도 33은 벡터x매트릭스 승산 시스템의 다른 실시예를 도시한다.
도 34는 벡터x매트릭스 승산 시스템의 다른 실시예를 도시한다.
도 35a는 하이브리드 메모리 시스템을 도시한다.
도 35b는 다른 하이브리드 메모리 시스템을 도시한다.
도 36은 하이브리드 메모리 동작 방법을 도시한다.
도 37은 하이브리드 메모리 시스템과 함께 사용하기 위한 구성 가능한 매크로 회로를 도시한다.
도 38은 복수의 하이브리드 어레이 타일들을 포함하는 시스템을 도시한다.
도 39는 재구성 가능한 전류-전압 및 아날로그-디지털 변환기 회로를 도시한다.
본 발명의 인공 신경망은 CMOS 기술과 비휘발성 메모리 어레이들의 조합을 이용한다.
VMM 시스템 개관
도 34는 VMM 시스템(3400)의 블록 다이어그램을 도시한다. VMM 시스템(3400)은 VMM 어레이(3401), 로우 디코더(3402), 고전압 디코더(3403), 컬럼 디코더(3404), 비트 라인 드라이버들(3405), 입력 회로(3406), 출력 회로(3407), 제어 로직(3408), 및 바이어스 생성기(3409)를 포함한다. VMM 시스템(3400)은 전하 펌프(3411), 전하 펌프 조절기(3412), 및 고전압 아날로그 정밀 레벨 생성기(3413)를 포함하는 고전압 생성 블록(3410)을 추가로 포함한다. VMM 시스템(3400)은 (프로그램/소거, 또는 가중치 튜닝) 알고리즘 컨트롤러(3414), 아날로그 회로(3415), (제한 없이, 산술 함수, 활성화 함수, 임베디드 마이크로컨트롤러 로직과 같은 특수 함수들을 포함할 수 있는) 제어 엔진(3416), 및 테스트 제어 로직(3417)을 추가로 포함한다. 아래에서 설명되는 시스템들 및 방법들은 VMM 시스템(3400)에서 구현될 수 있다.
입력 회로(3406)는 DAC(디지털-아날로그 변환기), DPC(디지털-펄스 변환기, 디지털-시간 변조된 펄스 변환기), AAC(전류-전압 변환기, 로그 변환기와 같은, 아날로그-아날로그 변환기), PAC(펄스-아날로그 레벨 변환기), 또는 임의의 다른 유형의 변환기들과 같은 회로들을 포함할 수 있다. 입력 회로(3406)는 정규화, 선형 또는 비선형 업/다운 스케일링 함수들, 또는 산술 함수들을 구현할 수 있다. 입력 회로(3406)는 입력 레벨들에 대한 온도 보상 함수를 구현할 수 있다. 입력 회로(3406)는 ReLU 또는 시그모이드와 같은 활성화 함수를 구현할 수 있다. 출력 회로(3407)는 ADC(뉴런 아날로그 출력을 디지털 비트들로 변환하기 위한, 아날로그-디지털 변환기), AAC(전류-전압 변환기, 로그 변환기와 같은, 아날로그-아날로그 변환기), APC(아날로그-펄스(들) 변환기, 아날로그-시간 변조된 펄스 변환기), 또는 임의의 다른 유형의 변환기들과 같은 회로들을 포함할 수 있다.
출력 회로(3407)는 정류 선형 활성화 함수(ReLU) 또는 시그모이드와 같은 활성화 함수를 구현할 수 있다. 출력 회로(3407)는 뉴런 출력들을 위한 통계 정규화, 규칙화, 업/다운 스케일링/이득 함수들, 통계적 반올림, 또는 산술 함수들(예를 들어, 가산, 감산, 제산, 승산, 시프트, 로그)을 구현할 수 있다. 출력 회로(3407)는, 예를 들어, 어레이의 전력 소모를 대략 일정하게 유지하기 위해 또는 예를 들어 IV 기울기를 대략 동일하게 유지함으로써 어레이(뉴런) 출력들의 정밀도를 개선하기 위해 뉴런 출력들 또는 어레이 출력들(예를 들어, 비트 라인 출력)을 위한 온도 보상 함수를 구현할 수 있다.
도 35a 및 도 35b는, 각각, 하이브리드 메모리 시스템들(3500 및 3550)을 도시한다. 하이브리드 메모리 시스템들(3500 및 3550)은 각각 제1 모드에서 어레이로부터 디지털 가중치 데이터를 획득하기 위해 다중 레벨 디지털 신경 메모리 시스템으로서, 또는 제2 모드에서 어레이로부터 아날로그 가중치 데이터를 획득하기 위해 다중 레벨 아날로그 신경 메모리 시스템으로서 동작할 수 있다.
도 35a에서, 하이브리드 메모리 시스템(3500)은 로우들 및 컬럼들로 배열된 비휘발성 메모리 셀들의 어레이를 포함하는 하이브리드 어레이(3501); 구성 가능한 입력 회로(3502); 및 구성 가능한 출력 회로(3503)를 포함한다.
구성 가능한 입력 회로(3502)는 하이브리드 어레이(3501)에 입력을 제공하며, 제1 모드에서 사용하기 위한 로우 레지스터 및 디지털-아날로그(DAC) 블록(3505) 및 제2 모드에서 사용하기 위한 로우 디코더 블록(3504)을 포함한다.
구성 가능한 출력 회로(3503)는 하이브리드 어레이(3501)로부터 수신된 신호들에 응답하여 출력을 제공하며, 제1 모드에서 사용하기 위한 전류-전압 변환기(ITV) 및 아날로그-디지털 변환기(ADC) 블록(3506) 및 제2 모드에서 사용하기 위한 다중 상태 감지 증폭기(MS SA) 블록(3507)을 포함한다. ITV+ADC 블록(3506)은 다수의 ITV 회로들 및 다수의 ADC 회로들을 포함한다. MS SA 블록(3507)은 다수의 MS SA 회로를 포함한다.
제1 모드에서, 하이브리드 어레이(3501)는 가중치 데이터를 다중 비트 디지털 형태(디지털 다중 레벨 형태, 이는 하나의 물리적 메모리 셀이 4 또는 8 또는 16 또는 32 레벨들과 같은 다수의 별개의 레벨들 중 하나를 저장할 수 있음을 의미하며, 이는 하나의 셀의 출력이, 각각, 2 디지털 비트 또는 3 디지털 비트 또는 4 디지털 비트 또는 5 디지털 비트와 동등할 것임을 의미함)로 저장하거나 검색하기 위한 비휘발성 메모리 저장소로서 동작한다. 예를 들어, 각각의 셀이 8개의 상이한 값들(3 비트 또는 3b 셀)을 저장할 수 있는 경우, 디지털 가중치 데이터는 000에서 111까지 다를 수 있다. 다른 예로서, 이진 메모리 셀(1 비트 셀)에서와 같이, 각각의 셀이 2개의 상이한 값들을 저장할 수 있는 경우, 디지털 가중치 데이터는 0에서 1까지 다를 수 있다.
제1 모드에서, 로우 레지스터 및 디지털-아날로그(DAC) 블록(3505)은 수신된 디지털 신호에 응답하여 하이브리드 어레이(3501) 내의 하나 이상의 로우를 판독하기 위한 아날로그 입력 신호를 생성한다. 디지털 MLC(다중 레벨 셀) 판독 모드는 한 번에 하나의 로우만을 판독하며, 신경 판독 모드는 한 번에 하나 초과의 로우를, 전형적으로 한 번에 수십 또는 수백 개의 로우를 판독한다. 블록 ITV+ADC(3506)는 하이브리드 어레이(3501)의 복수의 컬럼 또는 모든 컬럼으로부터 아날로그 (전류) 출력들을 수신하여, 전체 하이브리드 어레이(3501)의 대다수의 신경 판독(한 번에 다수의 로우들 및 다수의 컬럼들을 판독함)을 나타내는 디지털 출력들을 생성한다. 하나의 ITV 회로는 한 번에 하나의 비트 라인을 판독하여 아날로그 값을 출력하는 데 사용되며, 이는 동일한 비트 라인 상에 다수의 셀을 포함할 수 있다. ITV는 전형적으로 어레이 출력 전류를 전압으로 변환하는 데 사용된다. 하나의 ADC 회로는 전형적으로 한 번에 하나의 비트 라인을 판독하여 디지털 값들을 출력하는 데 사용되며, 이는 동일한 비트 라인 상에 다수의 셀을 포함할 수 있다. ADC 회로는 전형적으로 전압을 디지털 출력 비트들로 변환하는 데 사용된다. 일 실시예에서, ADC 회로는 어레이 전류를 디지털 출력 비트들로 직접 변환하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 전압 기준들을 사용하는 SAR ADC에 대해, 그것은 대신에 동작을 위해 전류 기준들을 사용할 수 있다.
제2 모드에서, 하이브리드 어레이(3501)는 가중치 데이터를 아날로그 다중 레벨 형태로 저장하기 위해 아날로그 신경 메모리에서 VMM으로서 동작하는데, 이는 각각의 셀이 레벨들 사이에서 연속적인 아날로그 값들을 갖는 아날로그 다중 레벨들을 저장한다는 것을 의미한다. 예를 들어, 8 레벨들의 디지털 다중 레벨 셀에 대해, 셀은 1, 2, 3, 4,..., 8로부터의 별개의 레벨들을 갖는다. 8 레벨들의 아날로그 다중 레벨 셀에 대해, 셀은 레벨들 사이에서 연속적인 값을 갖는데, 예를 들어 1과 2의 레벨 사이에, 1.001, 1.002,...,1.01,...1.1, 1.2, ..., 1.999, 2.0의 아날로그 값들이 존재한다. 아날로그 다중 레벨들은 신경 어레이 메모리 애플리케이션을 위한 벡터 매트릭스 승산기(VMM) 애플리케이션들에 대해 필요한다.
제2 모드에서, 로우 디코더 블록(3504)은 판독, 프로그램, 또는 소거 동작을 위해 하이브리드 어레이(3501) 내의 하나의 로우를 선택(인에이블)하는 데 사용된다. 판독 또는 프로그램 동작 동안, MS SA 블록(3507)은 하이브리드 어레이(3501) 내의 하나 이상의 컬럼에 있는 하나 이상의 셀을 판독하거나 검증하는 데 사용된다. 하나의 MS SA 회로는 한 번에 하나의 셀을 판독하는 데 사용된다.
이에 따라, 하이브리드 메모리 시스템(3500)은 제1 모드에서 어레이로부터 디지털 가중치 데이터를 획득하기 위해 다중 레벨 디지털 신경 메모리 시스템으로서, 또는 제2 모드에서 어레이로부터 아날로그 가중치 데이터를 획득하기 위해 다중 레벨 아날로그 신경 메모리 시스템으로서 동작할 수 있다.
도 35b에서, 하이브리드 메모리 시스템(3550)은 로우들 및 컬럼들로 배열된 비휘발성 메모리 셀들의 어레이를 포함하는 하이브리드 어레이(3551); 구성 가능한 입력 회로(3552); 및 구성 가능한 출력 회로(3553)를 포함한다.
구성 가능한 입력 회로(3552)는 하이브리드 어레이(3551)에 입력을 제공하며, 로우 디코더, 로우 레지스터, 및 디지털-아날로그 블록(3554)을 포함한다. 즉, 도 35a의 블록들(3504 및 3505)은 단일 블록(3554)으로 통합된다. 구성 가능한 출력 회로(3503)는 하이브리드 어레이(3551)로부터 수신된 신호들에 응답하여 출력을 제공하며, 전류-전압 변환기, 아날로그-디지털 변환기, 및 감지 증폭기 블록(3555)을 포함한다. 즉, 도 35a로부터의 블록(3506 및 3507)은 단일 블록(3555)으로 통합된다.
제1 모드에서, 하이브리드 어레이(3551)는 가중치 데이터를 다중 레벨 디지털 형태로 저장하기 위한 비휘발성 메모리 저장소로서 동작한다. 블록(3554)은 수신된 디지털 신호에 응답하여 하이브리드 어레이(3551) 내의 하나 이상의 로우를 판독하기 위한 아날로그 입력 신호를 생성한다. 블록(3555)은 하이브리드 어레이(3551)의 일부 또는 모든 컬럼들로부터 아날로그 (전류) 출력들을 수신하여, 하이브리드 어레이(3551) 내의 셀들의 적어도 대다수의 신경 판독을 나타내는 디지털 출력을 생성한다.
제2 모드에서, 하이브리드 어레이(3551)는 가중치 데이터를 다중 레벨 아날로그 형태로 저장하기 위해 아날로그 신경 메모리에서 VMM으로서 동작한다. 블록(3554)은 로우 디코더로서의 역할을 함으로써 판독, 프로그램, 또는 소거 동작을 위해 하이브리드 어레이(3501) 내의 하나의 로우를 선택하는 데 사용된다. 블록(3555)은 다중 상태 감지 증폭기로서의 역할을 함으로써 하이브리드 어레이(3551) 내의 하나 이상의 컬럼에 있는 하나 이상의 셀을 판독하거나 검증하는 데 사용된다. 각각의 MS SA 회로는 한 번에 하나의 셀에 대해 동작한다(즉, 하나의 셀이 인에이블된 하나의 비트 라인).
이에 따라, 하이브리드 메모리 시스템(3550)은 제1 모드에서 하이브리드 어레이(3551)로부터 디지털 가중치 데이터를 획득하기 위해 디지털 신경 메모리 시스템으로서, 또는 제2 모드에서 하이브리드 어레이(3551)로부터 아날로그 가중치 데이터를 획득하기 위해 아날로그 신경 메모리 시스템으로서 동작할 수 있다.
도 36은 도 35a의 하이브리드 메모리 시스템(3500) 또는 도 35b의 하이브리드 메모리 시스템(3550)에 의해 수행될 수 있는 하이브리드 메모리 동작 방법(3600)을 도시한다.
단계 3601에서, 시스템은 VMM 아날로그 신경 메모리 동작이 수행되어야 하는지를 결정한다. 예인 경우, 시스템은 단계 3602로 진행한다. 아니오인 경우, 시스템은 단계 3609로 진행한다.
단계 3602에서, VMM 아날로그 신경 동작이 시작된다. 단계 3603에서, 디지털-아날로그 변환기에 의해 입력이 제공되고, 아날로그-디지털 변환기에 의해 결과적인 출력이 제공된다. DAC는 1 비트 DAC일 수 있다.
단계 3604에서, 복수의 로우들이 인에이블된다.
단계 3605에서, 복수의 컬럼들이 인에이블된다.
단계 3606에서, 하이브리드 메모리 어레이로부터의 출력이 디지털 출력 비트들(아날로그 가중치 데이터)과 같은 상이한 형태로 변환된다.
단계 3607에서, 부분 합산 저장이 수행된다.
단계 3608에서, 신경 출력을 생성하기 위해 합산, 활성화, 및/또는 풀링의 액션들이 수행된다.
단계 3609에서, 디지털 비휘발성 메모리 동작이 수행되어야 한다.
단계 3610에서, 로우 디코더에 의해 입력이 제공되고, 다중 상태 감지 증폭기에 의해 출력이 제공된다.
단계 3611에서, 로우가 인에이블된다.
단계 3612에서, 컬럼이 인에이블된다.
단계 3613에서, 하이브리드 메모리 어레이로부터의 출력이 디지털 출력 비트들(디지털 가중치 데이터)과 같은 상이한 형태로 변환된다.
단계 3614에서, 단계 3613으로부터의 출력이 SRAM 메모리와 같은 버퍼 메모리에 저장된다.
단계 3615에서, 시스템은 모든 타겟 로우들이 동작되었는지를 결정한다. 예인 경우, 시스템은 단계 3616으로 진행한다. 아니오인 경우, 시스템은 단계 3611로 되돌아가고 전술된 단계들을 수행한다.
단계 3616에서, 출력을 생성하기 위해 합산, 활성화, 및/또는 풀링의 액션들이 수행된다.
도 37은 하이브리드 메모리 시스템(3500 또는 3550)뿐만 아니라, 구성 가능한 매크로 회로(3701)를 포함하는 구성 가능한 메모리 시스템(3700)을 도시한다. 구성 가능한 매크로 회로(3701)는 하이브리드 메모리 시스템(3500 또는 3550)의 제1 모드 또는 제2 모드와 함께 동작하도록 구성될 수 있다. 이러한 구성은 시동 동안 또는 동작 동안 실시간으로 발생할 수 있다. 구성 가능한 매크로 회로(3701)는 선택적으로 SRAM(3702), SIMD(단일 명령어, 다중 데이터 명령어 처리) 모듈(3703), (구성 가능한 매크로 회로(3701)를 하이브리드 메모리 시스템(3500 또는 3550)에 접속하기 위한) 상호접속 매트릭스(3704), 및 eMCU(제어 유닛)(3705)를 포함한다.
도 38은 복수의 하이브리드 어레이 타일들(3801)(이들 각각은 하이브리드 메모리 시스템(3500 또는 3550 또는 3700)을 포함할 수 있음), 상호접속부(3802), 시스템 레벨 SIMD 모듈(3803), eMCUsys(시스템 레벨 제어기)(3804), 시스템 레벨 메모리(3805), 및 (OctoSPI, PCIe, 인터넷 등과 같은 고속 인터페이스인) 시스템 레벨 인터페이스 IFTC(3806)를 포함하는 시스템(3800)을 도시한다.
도 39는 재구성 가능한 ITV+ADC 회로(3900)를 도시한다. 재구성 가능한 ITV+ADC 회로(3900)는 조정 가능한 전류 소스(3901), (선택된 메모리 셀인) 전류 소스(3902), 비교기(3903), 및 로직(3904)을 포함한다. 재구성 가능한 ITV+ADC 회로(3900)는 전류 기준 블록(3901)에 의해 제공되는 전류 기준들로 전류 SAR ADC로서 작동할 수 있다. 예를 들어, 8 비트 전류 SAR ADC에 대해, IDAC(3901)는 8 비트에 대해 15 레벨들을 제공할 것이다. 회로는 IDAC 기준 값들을 조정함으로써 디지털 가중치 판독 또는 아날로그 가중치 신경 판독을 위해 재구성된다(예를 들어, 판독 신경에 대해, 얼마나 많은 로우들이 인에이블되는지, 그리고 디지털 가중치 또는 아날로그 가중치 신경 판독을 위한 최대 비트 라인 전류가 무엇인지에 따라 IDAC 기준 값들이 더 커질 것이다).
본 명세서에서 사용된 바와 같이, 용어들 "~ 위에" 및 "~ 상에" 둘 모두는 "직접적으로 ~ 상에"(어떠한 중간 재료들, 요소들 또는 공간도 사이에 배치되지 않음)와 "간접적으로 ~ 상에"(중간 재료들, 요소들 또는 공간이 사이에 배치됨)를 포괄적으로 포함한다는 것에 유의하여야 한다. 마찬가지로, 용어 "인접한"은 "직접적으로 인접한"(어떠한 중간 재료들, 요소들 또는 공간도 사이에 배치되지 않음)과 "간접적으로 인접한"(중간 재료들, 요소들 또는 공간이 사이에 배치됨)을 포함하고, "~에 실장되는"은 "직접적으로 ~에 실장되는"(어떠한 중간 재료들, 요소들 또는 공간도 사이에 배치되지 않음)과 "간접적으로 ~에 실장되는"(중간 재료들, 요소들 또는 공간이 사이에 배치됨)을 포함하고, "전기적으로 결합되는"은 "직접적으로 ~에 전기적으로 결합되는"(요소들을 함께 전기적으로 접속시키는 어떠한 중간 재료들 또는 요소들도 사이에 없음)과 "간접적으로 ~에 전기적으로 결합되는"(요소들을 함께 전기적으로 접속시키는 중간 재료들 또는 요소들이 사이에 있음)을 포함한다. 예를 들어, "기판 위에" 요소를 형성하는 것은 어떠한 중간 재료들/요소들도 사이에 갖지 않고서 직접적으로 기판 상에 요소를 형성하는 것뿐만 아니라, 하나 이상의 중간 재료들/요소들을 사이에 갖고서 간접적으로 기판 상에 요소를 형성하는 것을 포함할 수 있다.

Claims (40)

  1. 시스템으로서,
    로우(row)들 및 컬럼(column)들로 배열된 비휘발성 메모리 셀들의 어레이;
    상기 어레이에 입력을 제공하기 위해 상기 어레이에 결합된 구성 가능한 입력 회로; 및
    상기 어레이로부터 수신되는 출력을 제공하기 위해 상기 어레이에 결합된 구성 가능한 출력 회로를 포함하며,
    제1 모드에서, 상기 구성 가능한 입력 회로 및 상기 구성 가능한 출력 회로는 상기 어레이로부터 디지털 데이터를 획득하고,
    제2 모드에서, 상기 구성 가능한 입력 회로 및 상기 구성 가능한 출력 회로는 상기 어레이로부터 아날로그 데이터를 획득하는, 시스템.
  2. 제1항에 있어서, 상기 디지털 데이터는 디지털 가중치 데이터를 포함하고 상기 아날로그 데이터는 아날로그 가중치 데이터를 포함하는, 시스템.
  3. 제1항에 있어서, 상기 구성 가능한 입력 회로는,
    상기 제1 모드 동안 사용하기 위한 로우 레지스터 및 디지털-아날로그 변환기 블록, 및
    상기 제2 모드 동안 사용하기 위한 로우 디코더 블록을 포함하는, 시스템.
  4. 제3항에 있어서, 상기 구성 가능한 출력 회로는,
    상기 제1 모드 동안 사용하기 위한 전류-전압 변환기 및 아날로그-디지털 변환기 블록, 및
    상기 제2 모드 동안 사용하기 위한 다중 상태 감지 증폭기 블록을 포함하는, 시스템.
  5. 제1항에 있어서, 상기 구성 가능한 출력 회로는,
    상기 제1 모드 동안 사용하기 위한 전류-전압 변환기 및 아날로그-디지털 변환기 블록, 및
    상기 제2 모드 동안 사용하기 위한 다중 상태 감지 증폭기 블록을 포함하는, 시스템.
  6. 제1항에 있어서, 상기 비휘발성 메모리 셀들은 적층형 게이트 플래시 메모리 셀들인, 시스템.
  7. 제1항에 있어서, 상기 비휘발성 메모리 셀들은 분리형 게이트 플래시 메모리 셀들인, 시스템.
  8. 제1항에 있어서, 상기 시스템은 아날로그 신경 메모리 시스템인, 시스템.
  9. 시스템으로서,
    로우들 및 컬럼들로 배열된 비휘발성 메모리 셀들의 어레이;
    상기 어레이에 입력을 제공하기 위해 상기 어레이에 결합된 입력 회로; 및
    상기 어레이로부터 수신되는 출력을 제공하기 위해 상기 어레이에 결합된 출력 회로를 포함하며,
    상기 입력 회로는 제1 모드에서 상기 어레이에 디지털 입력을 제공하거나 제2 모드에서 상기 어레이에 아날로그 입력을 제공할 수 있는, 시스템.
  10. 제9항에 있어서, 상기 제1 모드에서, 상기 출력 회로는 상기 어레이로부터 디지털 데이터를 획득하는, 시스템.
  11. 제10항에 있어서, 상기 디지털 데이터는 디지털 가중치 데이터를 포함하는, 시스템.
  12. 제10항에 있어서, 상기 제2 모드에서, 상기 출력 회로는 상기 어레이로부터 아날로그 데이터를 획득하는, 시스템.
  13. 제12항에 있어서, 상기 아날로그 데이터는 아날로그 가중치 데이터를 포함하는, 시스템.
  14. 제9항에 있어서, 상기 입력 회로는,
    상기 제1 모드 동안 사용하기 위한 로우 레지스터 및 디지털-아날로그 변환기 블록, 및
    상기 제2 모드 동안 사용하기 위한 로우 디코더 블록을 포함하는, 시스템.
  15. 제14항에 있어서, 상기 출력 회로는,
    상기 제1 모드 동안 사용하기 위한 전류-전압 변환기 및 아날로그-디지털 변환기 블록, 및
    상기 제2 모드 동안 사용하기 위한 다중 상태 감지 증폭기 블록을 포함하는, 시스템.
  16. 제9항에 있어서, 상기 출력 회로는,
    상기 제1 모드 동안 사용하기 위한 전류-전압 변환기 및 아날로그-디지털 변환기 블록, 및
    상기 제2 모드 동안 사용하기 위한 다중 상태 감지 증폭기 블록을 포함하는, 시스템.
  17. 제9항에 있어서, 상기 비휘발성 메모리 셀들은 적층형 게이트 플래시 메모리 셀들인, 시스템.
  18. 제9항에 있어서, 상기 비휘발성 메모리 셀들은 분리형 게이트 플래시 메모리 셀들인, 시스템.
  19. 제9항에 있어서, 상기 시스템은 아날로그 신경 메모리 시스템인, 시스템.
  20. 시스템으로서,
    로우들 및 컬럼들로 배열된 비휘발성 메모리 셀들의 어레이;
    상기 어레이에 입력을 제공하기 위해 상기 어레이에 결합된 입력 회로; 및
    상기 어레이로부터 수신되는 출력을 제공하기 위해 상기 어레이에 결합된 출력 회로를 포함하며,
    상기 출력 회로는 제1 모드에서 상기 어레이로부터의 디지털 비트 출력을 제공하거나 제2 모드에서 상기 어레이로부터의 아날로그 출력을 제공할 수 있는, 시스템.
  21. 제20항에 있어서, 상기 입력 회로는,
    상기 제1 모드 동안 사용하기 위한 로우 레지스터 및 디지털-아날로그 변환기 블록, 및
    상기 제2 모드 동안 사용하기 위한 로우 디코더 블록을 포함하는, 시스템.
  22. 제21항에 있어서, 상기 출력 회로는,
    상기 제1 모드 동안 사용하기 위한 전류-전압 변환기 및 아날로그-디지털 변환기 블록, 및
    상기 제2 모드 동안 사용하기 위한 다중 상태 감지 증폭기 블록을 포함하는, 시스템.
  23. 제20항에 있어서, 상기 출력 회로는,
    상기 제1 모드 동안 사용하기 위한 전류-전압 변환기 및 아날로그-디지털 변환기 블록, 및
    상기 제2 모드 동안 사용하기 위한 다중 상태 감지 증폭기 블록을 포함하는, 시스템.
  24. 제20항에 있어서, 상기 비휘발성 메모리 셀들은 적층형 게이트 플래시 메모리 셀들인, 시스템.
  25. 제17항에 있어서, 상기 비휘발성 메모리 셀들은 분리형 게이트 플래시 메모리 셀들인, 시스템.
  26. 제17항에 있어서, 상기 시스템은 아날로그 신경 메모리 시스템인, 시스템.
  27. 재구성 가능한 출력 블록으로서,
    비반전 입력, 반전 입력, 및 출력을 포함하는 연산 증폭기 - 상기 비반전 입력은 기준 전압을 수신함 -; 및
    선택된 메모리 셀 및 상기 반전 입력에 결합되고, 상기 출력에 응답하여 로직에 의해 제어되는 가변 전류 소스를 포함하는, 재구성 가능한 출력 블록.
  28. 제27항에 있어서, 상기 선택된 메모리 셀은 적층형 게이트 플래시 메모리 셀인, 출력 블록.
  29. 제27항에 있어서, 상기 선택된 메모리 셀은 분리형 게이트 플래시 메모리 셀인, 출력 블록.
  30. 제27항에 있어서, 시스템은 아날로그 신경 메모리 시스템인, 시스템.
  31. 재구성 가능한 출력 블록으로서,
    저장된 디지털 데이터에 대해 동작하도록 구성 가능하고 저장된 아날로그 데이터에 대해 동작하도록 구성 가능한 출력 블록을 포함하는, 재구성 가능한 출력 블록.
  32. 제31항에 있어서, 상기 디지털 데이터는 디지털 가중치 데이터를 포함하고 상기 아날로그 데이터는 아날로그 가중치 데이터를 포함하는, 시스템.
  33. 제31항에 있어서, 선택된 메모리 셀은 적층형 게이트 플래시 메모리 셀인, 출력 블록.
  34. 제31항에 있어서, 선택된 메모리 셀은 분리형 게이트 플래시 메모리 셀인, 출력 블록.
  35. 제31항에 있어서, 시스템은 아날로그 신경 메모리 시스템인, 시스템.
  36. 재구성 가능한 입력 블록으로서,
    디지털 데이터를 저장 및 검색하도록 구성 가능하고 아날로그 데이터를 저장 및 검색하도록 구성 가능한 입력 회로를 포함하는, 재구성 가능한 입력 블록.
  37. 제36항에 있어서, 상기 디지털 데이터는 디지털 가중치 데이터를 포함하고 상기 아날로그 데이터는 아날로그 가중치 데이터를 포함하는, 시스템.
  38. 제36항에 있어서, 선택된 메모리 셀은 적층형 게이트 플래시 메모리 셀인, 출력 블록.
  39. 제36항에 있어서, 선택된 메모리 셀은 분리형 게이트 플래시 메모리 셀인, 출력 블록.
  40. 제36항에 있어서, 시스템은 아날로그 신경 메모리 시스템인, 시스템.
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Family Cites Families (34)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5029130A (en) 1990-01-22 1991-07-02 Silicon Storage Technology, Inc. Single transistor non-valatile electrically alterable semiconductor memory device
JP3015417B2 (ja) * 1990-07-09 2000-03-06 株式会社東芝 移動無線通信システムとその無線移動局装置
US5107146A (en) 1991-02-13 1992-04-21 Actel Corporation Mixed mode analog/digital programmable interconnect architecture
KR100213048B1 (ko) * 1995-09-29 1999-08-02 윤종용 아날로그와 디지탈 비디오 모드를 갖는 수신기와 그 수신방법
US6747310B2 (en) 2002-10-07 2004-06-08 Actrans System Inc. Flash memory cells with separated self-aligned select and erase gates, and process of fabrication
JP4427365B2 (ja) * 2004-03-19 2010-03-03 株式会社東芝 半導体記憶装置
US8436263B2 (en) * 2007-06-29 2013-05-07 Cypress Semiconductor Corporation Noise resistant capacitive sensor
US20090251960A1 (en) * 2008-04-07 2009-10-08 Halliburton Energy Services, Inc. High temperature memory device
TWI408578B (zh) * 2009-01-22 2013-09-11 Wintek Corp 電阻式觸控裝置及其驅動方法及驅動控制器
US8284090B2 (en) 2010-03-22 2012-10-09 Analog Devices, Inc. Method and apparatus for analog to digital conversion of small signals in the presence of a large DC offset
US20130002168A1 (en) * 2011-06-29 2013-01-03 Verde Designs, Inc. Programmable solid state illuminating system and the controlling method thereof
US8593325B2 (en) 2011-11-02 2013-11-26 Semtech Corporation Successive approximation analog-to-digital conversion
US11032309B2 (en) * 2015-02-20 2021-06-08 Authentic8, Inc. Secure application for accessing web resources
WO2016134346A1 (en) * 2015-02-20 2016-08-25 Authentic8, Inc. Secure analysis application for accessing web resources
US10542031B2 (en) * 2015-02-20 2020-01-21 Authentic8, Inc. Secure application for accessing web resources
US9792744B2 (en) 2015-06-01 2017-10-17 Schlage Lock Company Llc Antenna diversity implementation for wireless locks
KR102424702B1 (ko) * 2015-11-19 2022-07-25 삼성전자주식회사 불휘발성 메모리 모듈 및 이를 포함하는 전자 장치
JP6833873B2 (ja) 2016-05-17 2021-02-24 シリコン ストーリッジ テクノロージー インコーポレイテッドＳｉｌｉｃｏｎ Ｓｔｏｒａｇｅ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， Ｉｎｃ． 不揮発性メモリアレイを使用したディープラーニングニューラルネットワーク分類器
JP6747864B2 (ja) * 2016-05-17 2020-08-26 ローム株式会社 Ａ／ｄ変換回路
CN108365922B (zh) * 2017-01-26 2021-03-30 华为技术有限公司 用于反馈的方法、设备和***
US11308290B2 (en) * 2017-04-17 2022-04-19 Octavo Systems Llc Mixed signal computer architecture
WO2019066842A1 (en) * 2017-09-28 2019-04-04 Intel Corporation AVERAGE MODE POWER OF AN OSCILLATOR
US10748630B2 (en) 2017-11-29 2020-08-18 Silicon Storage Technology, Inc. High precision and highly efficient tuning mechanisms and algorithms for analog neuromorphic memory in artificial neural networks
US11354562B2 (en) 2018-01-03 2022-06-07 Silicon Storage Technology, Inc. Programmable neuron for analog non-volatile memory in deep learning artificial neural network
US10454665B2 (en) * 2018-03-16 2019-10-22 Qualcomm Incorporated Hybrid-controlled clock generation
KR102487550B1 (ko) * 2018-06-29 2023-01-11 삼성전자주식회사 메모리 장치 및 그 동작 방법
FR3085759A1 (fr) * 2018-09-12 2020-03-13 Stmicroelectronics (Grenoble 2) Sas Puce electronique a entrees/sorties analogiques comprenant des moyens d'auto-diagnostic
US10720217B1 (en) 2019-01-29 2020-07-21 Silicon Storage Technology, Inc. Memory device and method for varying program state separation based upon frequency of use
US20200349422A1 (en) 2019-05-02 2020-11-05 Silicon Storage Technology, Inc. Output array neuron conversion and calibration for analog neural memory in deep learning artificial neural network
US11081168B2 (en) * 2019-05-23 2021-08-03 Hefei Reliance Memory Limited Mixed digital-analog memory devices and circuits for secure storage and computing
US20200378513A1 (en) * 2019-05-31 2020-12-03 Robert Kowalski Heated Faucet Cover
US12026601B2 (en) 2019-06-26 2024-07-02 Micron Technology, Inc. Stacked artificial neural networks
WO2021123721A1 (en) * 2019-12-17 2021-06-24 Cirrus Logic International Semiconductor Limited Two-way microphone system using loudspeaker as one of the microphones
US10833582B1 (en) * 2020-03-02 2020-11-10 Semiconductor Components Industries, Llc Methods and systems of power management for an integrated circuit

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