神经形态装置的制作方法

本公开涉及一种神经形态(neuromorphic)装置，更具体地，涉及一种神经形态装置的故障检测和修复方法。

背景技术：

1、神经形态装置是通过在神经元水平制造人工神经系统模拟大脑的信息处理方法而制造的半导体装置，并且可以实现深度学习神经网络、神经形态计算等。

2、神经形态装置可以执行将输入数据与权重相乘并将相乘结果求和的相乘和累加(mac)运算，并且可以包括以数据形式存储权重以执行mac运算的多个存储单元。已经提出了改进神经形态装置的性能并减少其功耗的各种方法。

技术实现思路

1、一个或更多个实施例提供一种神经形态装置，其检测所述神经形态装置中包括的存储阵列的故障并修复检测到的故障。

2、根据示例实施例的方面，一种神经形态装置包括第一存储单元阵列、第二存储单元阵列、以及模数转换器(adc)电路，所述第一存储单元阵列包括：第一电阻存储单元，所述第一电阻存储单元连接到字线、位线和源极线；第二电阻存储单元，所述第二电阻存储单元连接到所述字线、至少一条冗余位线和至少一条冗余源极线；以及第三电阻存储单元，所述第三电阻存储单元连接到至少一条冗余字线、所述位线和所述源极线，其中，所述第一存储单元阵列被配置为将与神经网络的权重相对应的权重数据存储在所述第一电阻存储单元中，以及基于输入信号和所述权重数据来生成多个读电流，所述第二存储单元阵列包括：第一参考电阻存储单元，所述第一参考电阻存储单元连接到参考字线、参考位线和参考源极线；第二参考电阻存储单元，所述第二参考电阻存储单元连接到所述参考字线、至少一条冗余参考位线和至少一条冗余参考源极线；以及第三参考电阻存储单元，所述第三参考电阻存储单元连接到至少一条冗余参考字线、所述参考位线和所述参考源极线，其中，所述第二存储单元阵列被配置为生成多个参考电流，所述模数转换器(adc)电路被配置为基于所述多个参考电流将所述多个读电流转换为多个数字信号。

3、根据示例实施例的方面，一种神经形态装置包括：输入缓冲器，所述被配置为存储神经网络模型的输入值；多个子阵列，所述多个子阵列被配置为基于所述神经网络模型的权重执行相乘和累加(mac)运算；多个冗余子阵列；层缓冲器，所述层缓冲器存储关于所述多个子阵列中的已经出现了故障的至少一个子阵列的信息；以及控制单元，所述控制单元被配置为控制所述已经出现了故障的至少一个子阵列由所述多个冗余子阵列中的第一冗余子阵列来替换，其中，所述多个子阵列中的每一者包括第一存储单元阵列、第二存储单元阵列、以及模数转换器(adc)电路，所述第一存储单元阵列包括：第一电阻存储单元，所述第一电阻存储单元连接到字线、位线和源极线；第二电阻存储单元，所述第二电阻存储单元连接到所述字线、至少一条冗余位线和至少一条冗余源极线；以及第三电阻存储单元，所述第三电阻存储单元连接到至少一条冗余字线、所述位线和所述源极线，其中，所述第一存储单元阵列被配置为将与神经网络的权重相对应的权重数据存储在所述第一电阻存储单元中，以及基于输入信号和所述权重数据来生成多个读电流，所述第二存储单元阵列包括：第一参考电阻存储单元，所述第一参考电阻存储单元连接到参考字线、参考位线和参考源极线；第二参考电阻存储单元，所述第二参考电阻存储单元连接到所述参考字线、至少一条冗余参考位线和至少一条冗余参考源极线；以及第三参考电阻存储单元，所述第三参考电阻存储单元连接到至少一条冗余参考字线、所述参考位线和所述参考源极线，其中，所述第二存储单元阵列被配置为生成多个参考电流，所述adc电路被配置为基于所述多个参考电流将所述多个读电流转换为多个数字信号。

4、根据示例实施例的方面，一种神经形态装置包括存储单元阵列、以及模数转换器(adc)电路，所述存储单元阵列包括：第一电阻存储单元，所述第一电阻存储单元连接到字线、位线和源极线；第二电阻存储单元，所述第二电阻存储单元连接到所述字线、至少一条冗余位线和至少一条冗余源极线；以及第三电阻存储单元，所述第三电阻存储单元连接到至少一条冗余字线、所述位线和所述源极线，其中，所述存储单元阵列被配置为将与神经网络的权重相对应的权重数据存储在所述第一电阻存储单元中，以及基于所述输入信号和权重数据来生成多个读电流，所述adc电路被配置为将所述多个读电流转换为多个数字信号。

技术特征：

1.一种神经形态装置，所述神经形态装置包括第一存储单元阵列、第二存储单元阵列以及adc电路，所述adc即模数转换器，

2.根据权利要求1所述的神经形态装置，其中，所述第二电阻存储单元被配置为：替换所述第一存储单元阵列的已经出现了第一故障的列的第一单元，

3.根据权利要求2所述的神经形态装置，其中，所述第二电阻存储单元被配置为：当所述至少一条冗余位线的第一数量小于所述第一存储单元阵列的已经出现了所述第一故障的列的第二数量时，优先替换与最高有效位相对应的第一列的所述第一电阻存储单元。

4.根据权利要求1所述的神经形态装置，其中，所述第二参考电阻存储单元被配置为：替换所述第二存储单元阵列的已经出现了第一故障的列的第一单元，

5.根据权利要求1所述的神经形态装置，其中，所述神经形态装置被配置为：

6.根据权利要求5所述的神经形态装置，其中，所述神经形态装置还被配置为：

7.根据权利要求6所述的神经形态装置，其中，所述神经形态装置还被配置为：

8.根据权利要求7所述的神经形态装置，其中，所述神经形态装置还被配置为：

9.根据权利要求8所述的神经形态装置，其中，所述神经形态装置还被配置为：基于所述行故障没有被识别出，关断所述至少一条冗余字线和所述至少一条冗余参考字线。

10.根据权利要求8所述的神经形态装置，其中，所述神经形态装置还被配置为：基于所述行故障没有被识别出，将所述第三电阻存储单元和所述第三参考电阻存储单元中的每一者设置为所述高电阻状态。

11.一种神经形态装置，所述神经形态装置包括：

12.根据权利要求11所述的神经形态装置，其中，所述第二电阻存储单元被配置为：替换所述第一存储单元阵列的已经出现了第一故障的列的第一单元，

13.根据权利要求12所述的神经形态装置，其中，所述第二电阻存储单元被配置为：当所述至少一条冗余位线的第一数量小于所述第一存储单元阵列的已经出现了故障的列的第二数量时，优先替换与最高有效位相对应的第一列的所述第一电阻存储单元。

14.根据权利要求11所述的神经形态装置，其中，所述第二参考电阻存储单元被配置为：替换所述第二存储单元阵列的已经出现了第一故障的列的第一单元，

15.根据权利要求11所述的神经形态装置，其中，所述多个子阵列被配置为：基于所述神经网络模型的第一层的第一权重进行计算。

16.根据权利要求11所述的神经形态装置，其中，所述控制单元还被配置为：基于在所述多个子阵列中没有出现故障，控制对所述多个冗余子阵列执行电源门控。

17.一种神经形态装置，所述神经形态装置包括存储单元阵列以及adc电路，所述adc即模数转换器，

18.根据权利要求17所述的神经形态装置，其中，所述神经形态装置被配置为：

19.根据权利要求18所述的神经形态装置，其中，所述神经形态装置还被配置为：

20.根据权利要求19所述的神经形态装置，其中，所述神经形态装置还被配置为：基于识别出所述adc电路的与每一条所述位线相对应的所有输出不都与0匹配，或者所述adc电路的与每一条所述位线相对应的所有输出不全部与所述行的数量减一匹配，而识别出在所述第一电阻存储单元中已经出现列故障。

技术总结一种神经形态装置包括存储单元阵列，所述存储单元阵列包括：第一电阻存储单元，所述第一电阻存储单元连接到字线、位线和源极线；第二电阻存储单元，所述第二电阻存储单元连接到所述字线、至少一条冗余位线和至少一条冗余源极线；第三电阻存储单元，所述第三电阻存储单元连接到至少一条冗余字线、所述位线和所述源极线。所述存储单元阵列将与神经网络的权重相对应的数据存储在所述第一电阻存储单元中，并且被配置为基于输入信号和所述数据来生成多个读电流。所述神经形态装置还包括模数转换器(ADC)电路，所述ADC电路被配置为将所述多个读电流转换为多个数字信号。技术研发人员：黄荣南受保护的技术使用者：三星电子株式会社技术研发日：技术公布日：2024/1/15