存储器、存储器电路及存储器电路的工作方法与流程

本发明涉及半导体制造，尤其涉及一种存储器、存储器电路及存储器电路的工作方法。

背景技术：

1、人工神经网络算法(artificial neuron networks,缩写为anns)的快速发展使得人工智能(artificial intelligence,缩写为ai)方面的研究引发了新的浪潮，并在如图像识别、自然语言处理、自动驾驶等领域中取得了大量的优秀成果。

2、神经网络算法的基本原理是通过输入向量与抽象的“神经元”存储的权重进行乘加后再经过非线性激活后输出，通过多层的“神经元”相互连接去拟合复杂的函数关系。近年来，以存储器阵列为核心的存算一体计算系统受到了广泛的关注。现有的基于闪存存储器阵列的神经网络算法系统，将“神经元”的权重值编程至阵列中的存储器件中，向量以电压的形式输入阵列，便可以通过电流的形式获得乘加运算结果。

3、然而，现有的基于闪存存储器阵列实现神经网络算法系统的技术有待进一步改善。

技术实现思路

1、本发明解决的技术问题是提供一种存储器、存储器电路及存储器电路的工作方法，以提高神经网络算法系统计算精度的可靠性。

2、为解决上述技术问题，本发明技术方案提供一种存储器，包括：衬底；位于衬底上若干阵列排布的存储单元结构，各存储单元结构包括字线栅、源线层和栅极结构，所述栅极结构位于所述源线层和所述字线栅之间，所述栅极结构包括栅氧层、位于所述栅氧层上的浮栅、位于所述浮栅上的隧穿氧化层、以及位于部分所述隧穿氧化层上的控制栅，所述源线层位于相邻的两个所述存储单元结构的栅极结构之间，在编程操作时，所述控制栅用于施加第一编程电压，使电子自所述控制栅拉到所述浮栅中，在擦除操作时，所述控制栅用于施加擦除电压，使电子自所述浮栅拉到所述控制栅中；源线掺杂区，位于所述源线层底部的所述衬底内；位线掺杂区，位于相邻两个所述存储单元结构的字线栅之间的所述衬底内。

3、可选的，各存储单元结构还包括：位于所述栅极结构和所述源线层之间的侧墙结构，所述侧墙结构包括位于所述控制栅上的第一侧墙、位于所述控制栅和所述第一侧墙侧壁与所述源线层之间的第二侧墙、以及位于所述第二侧墙和所述浮栅侧壁与所述源线层之间的第三侧墙；位于所述字线栅在远离所述栅极结构一侧的侧壁表面的第四侧墙。

4、相应的，本发明的技术方案还提供上述存储器的形成方法。

5、相应的，本发明的技术方案还提供一种存储器电路，包括：若干呈阵列排布的存储单元，各所述存储单元的结构包括：衬底；位于所述衬底上的字线栅、源线层和栅极结构，所述栅极结构位于所述源线层和所述字线栅之间，所述栅极结构包括栅氧层、位于所述栅氧层上的浮栅、位于所述浮栅上的隧穿氧化层、以及位于部分所述隧穿氧化层上的控制栅，所述源线层位于相邻的两个所述存储单元结构的栅极结构之间，在编程操作时，所述控制栅用于施加第一编程电压，使电子自所述控制栅拉到所述浮栅中，在擦除操作时，所述控制栅用于施加擦除电压，使电子自所述浮栅拉到所述控制栅中；源线掺杂区，位于所述源线层底部的所述衬底内；位线掺杂区，位于相邻两个所述存储单元结构的字线栅之间的所述衬底内；字线，与同行存储单元的所述字线栅电连接；位线，与同列存储单元的所述位线掺杂区电连接；源线，与同列存储单元的所述源线层电连接；控制栅线，与同行存储单元的所述控制栅电连接。

6、可选的，还包括：编程单元，用于分别对选取的存储单元的控制栅线施加第一编程电压，对该存储单元的源线施加第二编程电压，所述第一编程电压小于所述第二编程电压，以对该存储单元的浮栅编程，形成所需的跨导。

7、可选的，还包括：信号读取单元，用于对选取的存储单元的控制栅线施加输入电压，且读取自各位线输出的电流。

8、可选的，所述信号读取单元还包括用于对选取的存储单元的字线施加第一读取电压，对该存储单元的位线施加第二读取电压。

9、可选的，还包括：擦除单元，用于对选取的存储单元的控制栅线施加擦除电压，所述擦除电压为正电压，以擦除该存储单元内的存储信息。

10、可选的，所述擦除单元还用于对未选取的存储单元的源线施加防误擦电压，所述防误擦电压为正电压，以防止误擦除操作。

11、相应的，本发明的技术方案还提供上述存储器电路的工作方法，所述存储器电路用于神经网络计算系统，包括：对选取的单个存储单元进行编程操作，对该存储单元对应的控制栅线施加第一编程电压，对该存储单元对应的源线施加第二编程电压，所述第一编程电压小于所述第二编程电压；读取操作，对该存储单元对应的控制栅线施加输入电压，且读取自各位线输出的输出电流；擦除操作，对该存储单元对应的控制栅线施加擦除电压，所述擦除电压为正电压，以擦除该存储单元内的存储信息。

12、可选的，包括：所述输入电压范围为0伏至2.5伏；所述第一编程电压的范围为-5伏至-15伏；所述第二编程电压的范围为5伏至10伏。

13、可选的，所述读取操作还包括：对选取的存储单元的字线施加第一读取电压，对该存储单元的位线施加第二读取电压，所述第一读取电压和所述第二读取电压均为正电压。

14、可选的，包括：所述第一读取电压的范围为1伏至2伏；所述第二读取电压的范围为0.5伏至2伏。

15、可选的，所述擦除操作还包括：对未选取的存储单元的源线施加防误擦电压，所述防误擦电压为正电压，以防止误擦除操作。

16、可选的，所述防误擦电压的范围为5伏至10伏。

17、可选的，所述擦除电压的范围为10伏至15伏。

18、现有技术相比，本发明实施例的技术方案具有以下有益效果：

19、本发明技术方案提供的存储器中，在编程操作时，所述控制栅用于施加第一编程电压，使电子自所述控制栅拉到所述浮栅中，在擦除操作时，所述控制栅用于施加擦除电压，使电子自所述浮栅拉到所述控制栅中，所述编程操作和所述擦除操作过程均通过电子隧穿位于所述控制栅和所述浮栅之间的隧穿氧化层实现，因此沟道中没有热电子产生，从而不会注入到浮栅下方的栅氧层造成栅氧层的破坏，减少对存储单元结构的阈值电压的影响，进而提高所述存储单元结构跨导的稳定性。

20、本发明技术方案提供的存储器电路中，在编程操作时，所述控制栅用于施加第一编程电压，使电子自所述控制栅拉到所述浮栅中，在擦除操作时，所述控制栅用于施加擦除电压，使电子自所述浮栅拉到所述控制栅中，所述编程操作和所述擦除操作过程均通过电子隧穿位于所述控制栅和所述浮栅之间的隧穿氧化层实现，因此沟道中没有热电子产生，从而不会注入到浮栅下方的栅氧层造成栅氧层的破坏，减少对存储单元结构的阈值电压的影响，进而提高所述存储单元结构跨导的稳定性；另外，所述存储电路中的各存储单元可以单独进行擦除操作、读取操作以及编程操作，而不影响其他存储单元，在将所述存储器电路用于神经网络计算时，可将各存储单元的跨导值用于作为神经网络中连接输入输出的权重，由于各所述存储单元结构跨导的稳定性，利于提高神经网络系统计算精度的可靠性。

21、本发明技术方案提供用于神经网络系统的存储器电路的工作方法中，所述存储电路中的各存储单元可以单独进行擦除操作、读取操作以及编程操作，而不影响其他存储单元，将所述存储器电路用于神经网络计算中，以各存储单元的跨导值作为神经网络中连接输入输出的权重，由于各所述存储单元结构跨导的稳定性，利于提高神经网络系统计算精度的可靠性。