存储器内计算（IMC）电路和设备、以及神经网络设备的制作方法

下面的描述涉及用于存储器内计算(imc)的方法和设备。

背景技术：

1、通过机器学习和/或深度学习训练的各种类型的神经网络(nn)可在许多应用领域中使用，以提供关于例如准确度、速度和/或能量效率的高性能。实现nn的机器学习和推断的算法通常需要非常大的量的计算。然而，学习和推断算法可通过许多较不复杂的运算(诸如例如，使用两个向量的点乘和它们的值的累加和的乘法累加(mac)运算)的处理而被执行。较不复杂的运算(诸如，mac运算)可通过存储器内计算来实现。

技术实现思路

1、提供本技术实现要素：来以简要的形式介绍在以下具体实施方式中进一步描述的构思的选择。本发明内容不意在确定要求保护的主题的关键特征或必要特征，并且不意在用作确定要求保护的主题的范围的帮助。

2、在一个总体方面，一种存储器内计算(imc)电路，包括：多个存储器存储体，每个存储器存储体包括位单元和运算器，位单元被配置为存储权重值，运算器被配置为接收输入值，运算器与位单元连接，使得运算器在接收到输入值时输出输入值与权重值之间的逻辑运算结果；以及逻辑门，被配置为接收所述多个存储器存储体中的每个的逻辑运算结果。

3、所述多个存储器存储体中的每个的逻辑运算结果可以是nand。

4、逻辑门可以是nand门。

5、逻辑门可输出在所述多个存储体之中选择的存储器存储体的权重值与输入值之间的乘法结果。

6、没有被选择的存储器存储体中的每个可接收输入值“0”。

7、所述imc电路还可包括：加法器，连接到逻辑门。

8、运算器可包括：相应的多个晶体管，被配置为输出与逐位乘法运算的结果对应的信号。

9、运算器可包括包含第一晶体管和第二晶体管的双晶体管(2t)电路，输入值可被施加到第一晶体管的第一栅极端子和第二晶体管的第二栅极端子，并且穿过第一栅极端子的第一晶体管的输出值可连接到穿过第二栅极端子的第二晶体管的输出值，从而输出逻辑运算结果。

10、基于存储在位单元中的权重值的值可被施加到第一晶体管的漏极端子，并且第一晶体管的源极端子可经由第二晶体管的漏极端子连接到逻辑门的输入端子。

11、第一晶体管可包括n型金属氧化物半导体(nmos)晶体管，并且第二晶体管可包括p型金属氧化物半导体(pmos)晶体管。

12、运算器可包括包含传输门和第三晶体管的三晶体管(3t)电路，输入值可被施加到传输门的使能端子和第三晶体管的第三栅极端子，并且传输门的输出值和穿过第三栅极端子的第三晶体管的输出值中的每个可连接到门逻辑电路的输入，从而输出逻辑运算结果。

13、逻辑门可被配置为：根据输入值是否被施加到运算器，将与位单元对应的逻辑运算结果传送到加法器。

14、所述imc电路可被集成到从包括以下各项的组中选择的至少一个装置中：移动装置、移动计算装置、移动电话、智能电话、个人数字助理、固定位置终端、平板计算机、计算机、可穿戴装置、膝上型计算机、服务器、音乐播放器、视频播放器、娱乐单元、导航装置、通信装置、全球定位系统(gps)装置、电视、调谐器、汽车、车辆部件、航空电子系统、无人机、多轴飞行器、以及医疗装置。

15、在一个总体方面，一种神经网络设备，包括imc电路，所述设备包括：阵列电路，包括imc电路；以及控制器，被配置为根据时钟信号将与所述神经网络设备的输入信号对应的第二值输入到所述imc电路中的每个，并且控制所述多个imc电路。所述imc电路中的每个包括多个存储体存储体，每个存储器存储体包括位单元和运算器，位单元被配置为存储权重，运算器被配置为接收输入值，运算器连接到位单元，使得运算器在接收到输入值时输出输入值与权重值之间的逻辑运算结果；以及逻辑门，被配置为接收所述多个存储器存储体中的每个的逻辑运算结果。

16、所述多个存储器存储体中的每个的逻辑运算结果可以是nand。

17、逻辑门可以是nand门。

18、控制器可包括以下中的任何一个或任何组合：输入特征图(ifm)缓冲器，被配置为存储包括输入值的输入特征图；控制电路，被配置为控制输入值是否被施加到所述多个imc电路；以及读写(rw)电路，被配置为读取或写入权重值。

19、在一个总体方面，一种imc设备包括：存储器存储体，每个存储器存储体包括相应的位单元单位；每个位单元单位包括位单元和运算器，其中，没有位单元共享同一运算器；逻辑门，被配置为接收相应的位单元单位的运算器的输出；以及加法器，被配置为接收逻辑门的输出以执行乘法累加(mac)运算的至少一部分。

20、相应的位单元单位中的每个的输出可连接到逻辑门，并且位单元中的每个可被配置为存储相应的存储值，其中，位单元单位连接到相应的输入线，相应的输入线被配置为将相应的输入值提供给位单元单位，其中，所述imc设备被配置为使得提供给位单元单位的输入值选择位单元单位中的哪个是由其运算器对其存储的值执行的运算的目标。

21、不是运算的目标的位单元单位的存储值可不影响逻辑门的输出。

22、根据下面的具体实施方式、附图和权利要求，其他特征和方面将是清楚的。

技术特征：

1.一种存储器内计算电路，包括：

2.根据权利要求1所述的存储器内计算电路，其中，所述多个存储器存储体中的每个的逻辑运算结果是输入值和权重值的与非运算的值。

3.根据权利要求1所述的存储器内计算电路，其中，逻辑门是与非门。

4.根据权利要求1所述的存储器内计算电路，其中，逻辑门输出在所述多个存储体之中选择的存储器存储体的权重值与输入值之间的乘法结果。

5.根据权利要求4所述的存储器内计算电路，其中，没有被选择的存储器存储体中的每个接收输入值“0”。

6.根据权利要求1所述的存储器内计算电路，还包括：加法器，连接到逻辑门。

7.根据权利要求1所述的存储器内计算电路，其中，运算器包括：

8.根据权利要求1所述的存储器内计算电路，其中，运算器包括：双晶体管电路，包括第一晶体管和第二晶体管，并且

9.根据权利要求8所述的存储器内计算电路，其中，基于存储在位单元中的权重值的值被施加到第一晶体管的漏极端子，

10.根据权利要求8所述的存储器内计算电路，其中，第一晶体管包括n型金属氧化物半导体晶体管，并且

11.根据权利要求1所述的存储器内计算电路，其中，运算器包括三晶体管电路，包括传输门和第三晶体管，并且

12.根据权利要求6所述的存储器内计算电路，其中，逻辑门被配置为：

13.根据权利要求1至12中的任一项所述的存储器内计算电路，其中，所述imc电路被集成到从包括以下各项的组中选择的至少一个装置中：移动装置、移动计算装置、移动电话、智能电话、个人数字助理、固定位置终端、平板计算机、计算机、可穿戴装置、膝上型计算机、服务器、音乐播放器、视频播放器、娱乐单元、导航装置、通信装置、全球定位系统装置、电视、调谐器、汽车、车辆部件、航空电子系统、无人机、多轴飞行器、以及医疗装置。

14.一种神经网络设备，所述神经网络设备包括存储器内计算imc电路，所述神经网络设备包括：

15.根据权利要求14所述的神经网络设备，其中，所述多个存储器存储体中的每个的逻辑运算结果是输入值和权重值的与非运算的值。

16.根据权利要求14所述的神经网络设备，其中，逻辑门是与非门。

17.根据权利要求14所述的神经网络设备，其中，控制器包括以下中的任何一个或任何组合：

18.一种存储器内计算imc设备，包括：

19.根据权利要求18所述的imc设备，其中，相应的位单元单位中的每个的输出连接到逻辑门，其中，位单元中的每个被配置为存储相应的存储值，其中，位单元单位连接到相应的输入线，相应的输入线被配置为将相应的输入值提供给位单元单位，其中，所述imc设备被配置为使得提供给位单元单位的输入值选择位单元单位中的哪个是由其运算器对其存储的值执行的运算的目标。

20.根据权利要求19所述的imc设备，其中，不是运算的目标的位单元单位的存储值不能影响逻辑门的输出。

技术总结提供存储器内计算(IMC)电路和设备、以及神经网络设备。所述存储器内计算(IMC)电路包括：多个存储器存储体，每个存储器存储体包括位单元和运算器，位单元被配置为存储权重值，运算器被配置为接收输入值，运算器与位单元连接，使得运算器在接收到输入值时输出输入值与权重值之间的逻辑运算结果；以及逻辑门，被配置为接收所述多个存储器存储体中的每个的逻辑运算结果。技术研发人员：尹石柱,李宰赫,郑丞哲,权纯完,明成敃,尹大健,昌东真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：2024/3/4