一种存储阵列及其计算方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本发明涉及半导体和存内计算，尤其涉及一种存储阵列及其计算方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、随着人工智能技术的发展，搭载人工智能的应用越发普及。然而，传统的计算系统采用冯诺依曼架构，将数据存储和计算分离在不同的芯片上，导致数据搬运带来的性能瓶颈、功耗增加和成本升高。为解决上述问题，近年来兴起了一类新的计算系统架构，即存内计算架构。存内计算架构将数据存储和计算合并在同一芯片上，从根本上消除了数据搬运带来的性能瓶颈，并具有性能提升、功耗降低和成本降低等优势，有望在人工智能领域发挥重要作用。

2、闪存(flash)是一种存内计算芯片底层器件的理想选择，它具有高存储密度、低读取功耗、非易失特性等优良的电学特性，可以实现高速度、高能效的存内计算。同时，flash器件制备技术已经非常成熟，相比其他具有非易失特性的存储器件，例如，阻变存储器(rram)、相变存储器(pcm)和电化学存储器(ecram)等，flash可以以较低的成本实现较高良率和一致性。因此，基于flash的存内计算的芯片有望成为下一代人工智能芯片。人工智能的背后是人工神经网络(ann)算法，ann中存在大量的权重矩阵，在基于flash的存内计算芯片中，权重矩阵存储在flash阵列中。ann中的权重是带符号的数字，有可能是负数，然而，flash器件的跨导一定是正数，因此在设计基于flash的存内计算芯片时，通常会使用两个flash器件存储值的差来代表一个带符号的权重。

3、这种方法虽然能够解决带符号权重的存储问题，但是额外带来了一倍的面积开销以及更多的能耗，不利于实现高密度、高能效的存内计算阵列。

技术实现思路

1、本发明提供了一种存储阵列及其计算方法、装置、电子设备及存储介质，能够使用单个基于闪存器件的存储单元实现带符号的权重存储和计算，减少了闪存器件的使用数量，有利于减小芯片面积、提高芯片能效。

2、根据本发明的一方面，提供了一种存储阵列及其计算方法，所述存储阵列是由存储单元组成的交叉点阵结构；所述存储单元由一个存储电容和一个闪存器件串联组成；该包括：

3、通过源线给所述存储阵列中各个存储电容充电，直至各个存储电容的电压达到初始电压；

4、停止源线给所述存储阵列中各个存储电容充电，并将所述存储阵列中所有位线连接地以及在所有字线上施加预设第一电压，使得各个存储电容放电，得到与各个存储电容相对应的目标电压；

5、控制所述存储阵列中字线上的电压为关断电压；

6、在所述存储阵列中字线上通入输入信号，确定各个闪存器件中的电流流向；

7、基于所述目标电压和所述电流流向，确定人工神经网络权重矩阵。

8、根据本发明的另一方面，提供了一种存储阵列及其计算装置，所述存储阵列是由存储单元组成的交叉点阵结构；所述存储单元由一个存储电容和一个闪存器件串联组成；该装置包括：

9、充电模块，用于通过源线给所述存储阵列中各个存储电容充电，直至各个存储电容的电压达到初始电压；

10、放电模块，用于停止源线给所述存储阵列中各个存储电容充电，并将所述存储阵列中所有位线连接地以及在所有字线上施加预设第一电压，使得各个存储电容放电，得到与各个存储电容相对应的目标电压；

11、电压控制模块，用于控制所述存储阵列中字线上的电压为关断电压；

12、电流流向确定模块，用于在所述存储阵列中字线上通入输入信号，确定各个闪存器件中的电流流向；

13、人工神经网络权重矩阵确定模块，用于基于所述目标电压和所述电流流向，确定人工神经网络权重矩阵。

14、根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

15、至少一个处理器；以及

16、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

17、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的一种存储阵列及其计算方法。

18、根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的一种存储阵列及其计算方法。

19、本发明实施例的技术方案，通过源线给存储阵列中各个存储电容充电，直至各个存储电容的电压达到初始电压，然后停止源线给存储阵列中各个存储电容充电，并将存储阵列中所有位线连接地以及在所有字线上施加预设第一电压，使得各个存储电容放电，得到与各个存储电容相对应的目标电压。控制存储阵列中字线上的电压为关断电压，在存储阵列中字线上通入输入信号，确定各个闪存器件中的电流流向，然后基于目标电压和所述电流流向，确定人工神经网络权重矩阵。本技术方案，能够使用单个基于闪存器件的存储单元实现带符号的权重存储和计算，减少了闪存器件的使用数量，有利于减小芯片面积、提高芯片能效。

20、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

技术特征：

1.一种存储阵列及其计算方法，其特征在于，所述存储阵列是由存储单元组成的交叉点阵结构；所述存储单元由一个存储电容和一个闪存器件串联组成；所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述目标电压和所述电流流向，确定人工神经网络权重矩阵，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，控制所述存储阵列中字线上的电压为关断电压，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在确定人工神经网络权重矩阵之后，所述方法还包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在通过源线给所述存储阵列中各个存储电容充电之前，所述方法还包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述存储阵列中同一行的闪存器件栅极连接同一根字线，同一列的闪存器件漏极连接同一根位线。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述存储阵列中所有存储单元中存储电容未与闪存器件连接的一端连接同一源线。

8.一种存储阵列及其计算装置，其特征在于，所述存储阵列是由存储单元组成的交叉点阵结构；所述存储单元由一个存储电容和一个闪存器件串联组成；所述装置包括：

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的一种存储阵列及其计算方法。

技术总结本发明公开了一种存储阵列及其计算方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：通过源线给存储阵列中各个存储电容充电，直至各个存储电容的电压达到初始电压；停止源线给存储阵列中各个存储电容充电，并将存储阵列中所有位线连接地以及在所有字线上施加预设第一电压，使得各个存储电容放电，得到与各个存储电容相对应的目标电压；控制存储阵列中字线上的电压为关断电压；在存储阵列中字线上通入输入信号，确定各个闪存器件中的电流流向；基于目标电压和电流流向，确定人工神经网络权重矩阵。本技术方案，能够使用单个基于闪存器件的存储单元实现带符号的权重存储和计算，减少了闪存器件的使用数量，有利于减小芯片面积、提高芯片能效。技术研发人员：凌尧天,伍峰,郭昕婕受保护的技术使用者：杭州知存算力科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/6/5