JP2023515531A - 深層学習人工ニューラルネットワークにおけるアナログニューラルメモリセルの超精密チューニング - Google Patents
深層学習人工ニューラルネットワークにおけるアナログニューラルメモリセルの超精密チューニング Download PDFInfo
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Abstract
Description
本出願は、2020年2月26日に出願された「Ultra-Precise Tuning of Analog Neural Memory Cells in a Deep Learning Artificial Neural Network」と題する米国特許仮出願第62/981,757号、及び、2020年8月4日に出願された「Ultra-Precise Tuning of Analog Neural Memory Cells in a Deep Learning Artificial Neural Network」と題する米国特許出願第16/985,147号の優先権を主張する。
アナログニューラルメモリ内の選択された不揮発性メモリセルの超精密チューニングの実施形態が開示される。
様々なタイプの既知の不揮発性メモリセルが、VMMアレイ内で使用され得る。例えば、参照により本明細書に組み込まれる、米国特許第5,029,130号(「’130号特許」)は、フラッシュメモリセルの一種であるスプリットゲート不揮発性メモリセルのアレイを開示する。このようなメモリセル210を図2に示す。各メモリセル210は、半導体基板12内に形成されたソース領域14とドレイン領域16と、を含み、ソース領域14とドレイン領域16の間にはチャネル領域18がある。浮遊ゲート20は、チャネル領域18の第1の部分の上方に絶縁されて形成され(並びに、チャネル領域18の第1の部分の導電性を制御して)、ソース領域14の一部分の上方にかけて形成される。ワード線端子22(典型的には、ワード線に結合される)は、チャネル領域18の第2の部分の上方に配設され、チャネル領域18の第2の部分から絶縁された、(並びに、チャネル領域18の第2の部分の導電性を制御する)第1の部分と、浮遊ゲート20の上方で上に延在する第2の部分と、を有する。浮遊ゲート20及びワード線端子22は、ゲート酸化物によって基板12から絶縁される。ビット線端子24はドレイン領域16に結合される。
表1:図2のフラッシュメモリセル210の動作
表2:図4のフラッシュメモリセル410の動作
表3:図6のフラッシュメモリセル610の動作
表5:図8のフラッシュメモリセル810の動作
図9は、本実施形態の不揮発性メモリアレイを利用するニューラルネットワークの非限定例を概念的に示す。この例は、顔認識アプリケーション用に不揮発性メモリアレイニューラルネットワークを使用するが、不揮発性メモリアレイベースのニューラルネットワークを使用して他の適切なアプリケーションを実装することも可能である。
Ids=Io*e(Vg-Vth)/nVt=w*Io*e(Vg)/nVt
式中、w=e(-Vth)/nVtであり、
式中、Idsはドレイン-ソース間電流であり、Vgはメモリセルのゲート電圧であり、Vthはメモリセルのスレッショルド電圧であり、Vtは熱電圧=k*T/qであり、kはボルツマン定数、Tはケルビン温度、qは電子電荷であり、nは傾斜係数=1+(Cdep/Cox)であり、Cdep=空乏層の容量、及びCoxはゲート酸化物層の容量であり、Ioは、スレッショルド電圧に等しいゲート電圧におけるメモリセル電流であり、Ioは(Wt/L)*u*Cox*(n-1)*Vt2に比例し、式中、uはキャリア移動度であり、Wt及びLはそれぞれ、メモリセルの幅及び長さである。
Vg=n*Vt*log[Ids/wp*Io]
式中、wpは、基準又は周辺メモリセルのwである。
Vg=n*Vt*log[Ids/wp*Io]
式中、wpは、基準又は周辺メモリセルのwである。
Iout=wa*Io*e(Vg)/nVt、すなわち
Iout=(wa/wp)*Iin=W*Iin
W=e(Vthp-Vtha)/nVt
Iin=wp*Io*e(Vg)/nVt
式中、wa=メモリアレイの各メモリセルのw である。
Ids=ベータ*(Vgs-Vth)*Vds; ベータ=u*Cox*Wt/L
W α (Vgs-Vth)
すなわち、直線領域における重みWは、(Vgs-Vth)に比例する。
Ids=1/2*ベータ*(Vgs-Vth)2; ベータ=u*Cox*Wt/L
W α (Vgs-Vth)2、すなわち重みWは、(Vgs-Vth)2に比例する。
図13Aは、粗プログラミング及び精密プログラミングを利用するプログラミング方法1300を示す。最初に、方法は、典型的には受信されるプログラムコマンドに応じて、開始する(ステップ1301)。次に、一斉プログラム動作が、全てのセルを「0」状態にプログラムする(ステップ1302)。次いで、それぞれのセルが、読み出し動作中に例えば約3~5μAの電流を引き込むように、ソフト消去動作が、全てのセルに対して中間弱消去レベルに消去を行う(ステップ1303)。これは、読み出し動作中に各セルが約20~30μAの電流を引き込む、深く消去されたレベルとは対照的である。次いで、全ての未使用セルで非常に深いプログラムされた状態までセルの浮遊ゲートに電子を追加するハードプログラムが実行されて(ステップ1304)、それらのセルが本当に「オフ」であることを確実にし、すなわち、それらのセルは読み出し動作中に無視できる量の電流しか引き込まない。
Vi=Vi-1 + Vincrement、
Vincrementは、Vgの傾斜に比例する。
Vg=n*Vt*log[Ids/wa*Io]
ここで、waはメモリセルのwであり、Idsは電流標的プラスオフセット値である。
傾斜=(VCGR1-VCGR2)/(LOG(IR1)-LOG(IR2))
(ステップ1803)。VCGR1及びVCGR2の値の例は、それぞれ1.5V及び1.3Vである。
vi=vi-1+vincrement
式中、i-1の場合、vincrement=α*傾斜*(LOG(IR1)-LOG(ICT))であり、
ICTは粗標的電流であり、αは、オーバーシュートを防止するための所定の定数(プログラミングオフセット値)<1、例えば0.9である。
図21~図28は、粗プログラミング方法1305及び精密プログラミング方法1306単独で達成され得るよりも精密なプログラミングを可能にする超精密プログラミング方法及びシステムの実施形態を示す。超精密プログラミング方法及びシステムは、選択されたメモリセルの浮遊ゲートの電圧が、プログラミングパルスごとに浮遊ゲートに追加される単電子の一部(サブ単電子)に相当する電荷だけ増加することを可能にし、これは、物理的に可能である最も微細なプログラミング増分である。
Claims (45)
- ニューラルメモリ内の選択されたメモリセルを標的値にプログラムする方法であって、
前記選択されたメモリセルの端子に第1の電圧シーケンスを印加することによって、前記選択されたメモリセルの浮遊ゲートを第1の電圧にプログラムするステップと、
隣接するチューニングセルの端子に第2の電圧シーケンスを印加することによって、前記選択されたメモリセルの浮遊ゲートと前記隣接するチューニングセルの浮遊ゲートとの間の容量結合を介して、前記選択されたメモリセルの浮遊ゲートを第2の電圧にプログラムするステップであって、前記第2の電圧は、前記標的値に対応する、ステップと、を含む、方法。 - 前記選択されたメモリセルの端子は、ビット線に結合されたビット線端子と、ソース線に結合されたソース線端子と、ワード線に結合されたワード線端子と、を含む、請求項1に記載の方法。
- 前記選択されたメモリセルの端子は、制御ゲート線に結合された制御ゲート端子を更に含む、請求項2に記載の方法。
- 前記選択されたメモリセルの前記制御ゲート端子は、制御ゲート線に接続され、前記制御ゲート線は、前記選択されたメモリセルを含むセルの列及び隣接するセルの列の制御ゲート端子に接続される、請求項3に記載の方法。
- 前記選択されたメモリセルの端子は、消去ゲート線に結合された消去ゲート端子を更に含む、請求項3に記載の方法。
- 前記制御ゲートは前記消去ゲート線に直交する、請求項5に記載の方法。
- 前記制御ゲート線は前記ソース線に直交する、請求項5に記載の方法。
- 前記選択されたメモリセルはスプリットゲートメモリセルである、請求項2に記載の方法。
- 前記選択されたメモリセルは積層ゲートメモリセルである、請求項2に記載の方法。
- 前記第2の電圧シーケンスにおけるそれぞれのプログラミングパルス中に、サブ単電子に相当する電荷が前記選択されたメモリセルの浮遊ゲートに加えられる、請求項1に記載の方法。
- 前記選択されたメモリセル及び前記隣接するチューニングセルは、隣接するデータセル及びチューニングセルの複数の対を含む行内に含まれる、請求項1に記載の方法。
- 前記選択されたメモリセル及び前記隣接するチューニングセルは、隣接するデータセル及びチューニングセルの複数の対を含むアレイ内に含まれる、請求項1に記載の方法。
- 隣接するデータセル間の距離は、隣接するデータセルとチューニングセルとの間の距離より大きい、請求項11に記載の方法。
- 前記行内の前記データセルの半分はW+値を記憶し、前記行内の前記データセルの半分はW-値を記憶する、請求項11に記載の方法。
- 前記W+値を記憶するデータセルの前記半分は、チューニングセルとして使用される、請求項14に記載の方法。
- 前記W-値を記憶するデータセルの半分は、チューニングセルとして使用される、請求項14に記載の方法。
- 読み出し動作中、データビット線及びチューニングビット線の隣接する対は、検知増幅器に結合される、請求項11に記載の方法。
- 前記データビット線及び前記チューニングビット線は交換可能である、請求項17に記載の方法。
- 前記選択されたメモリセルの浮遊ゲートを第1の電圧にプログラムする前記ステップは、粗プログラミングを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記選択されたメモリセルの浮遊ゲートを第1の電圧にプログラムする前記ステップは、粗プログラミング及び精密プログラミングを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記選択されたメモリセルの浮遊ゲートをプログラムする前記ステップ中に、前記選択されたメモリセルの電圧が、前記第1の電圧を超える電圧にオーバープログラムされている場合、前記方法は、前記選択されたメモリセルを消去するステップを更に含む、請求項1に記載の方法。
- 前記選択されたメモリセルの浮遊ゲート及び前記隣接するチューニングセルの浮遊ゲートは、部分的に重なり合っている、請求項1に記載の方法。
- ニューラルメモリ内の第1のメモリセルを標的値にプログラムする方法であって、
第2のメモリセルを、前記第2のメモリセルの端子にプログラミング電圧を印加することによってプログラムするステップと、
前記第1のメモリセルの出力が前記標的値に到達したかどうかを判定するステップと、を含む、方法。 - 前記第2のメモリセルは前記第1のメモリセルに隣接する、請求項23に記載の方法。
- 前記第1のメモリセルはデータビット線に結合され、前記第2のメモリセルはチューニングビット線に結合される、請求項23に記載の方法。
- 前記プログラムするステップの前に、一対の隣接するビット線のどちらのビット線がより大きいノイズを含むかを判定し、当該ビット線を前記チューニングビット線として指定し、前記対の他方のビット線を前記データビット線として指定するステップを更に含む、請求項25に記載の方法。
- 前記第1のメモリセル及び前記第2のメモリセルは、アナログニューラルメモリアレイに含まれる、請求項23に記載の方法。
- 前記第1のメモリセルの前記出力が前記標的値に到達していない場合、前記第1のメモリセルの前記出力が前記標的値に到達するまで、前記プログラムするステップ及び前記決定するステップを繰り返すステップを更に含む、請求項23に記載の方法。
- 繰り返すステップごとに、前記第2のメモリセルの前記端子に印加される前記プログラミング電圧のうちの1つ以上を増加させる、請求項28に記載の方法。
- 同じプログラミング電圧が、それぞれの繰り返すステップ中に使用される、請求項28に記載の方法。
- 前記第2のメモリセルの前記端子は、ビット線端子、ソース線端子、及びワード線端子を含む、請求項23に記載の方法。
- 前記第2のメモリセルの前記端子は制御ゲート端子を更に含む、請求項31に記載の方法。
- 前記第1のメモリセルの前記制御ゲート端子は制御ゲート線に接続されており、
前記制御ゲート線は、前記第1のメモリセルを含むセルの列及び前記第2のメモリセルを含む隣接するセルの列の制御ゲート端子に接続されている、請求項32に記載の方法。 - 前記第2のメモリセルの前記端子は消去ゲート端子を更に含む、請求項34に記載の方法。
- 前記制御ゲートは前記消去ゲートに直交する、請求項34に記載の方法。
- 前記制御ゲートは前記ソース線に直交する、請求項34に記載の方法。
- 前記第1のメモリセル及び前記第2のメモリセルは、スプリットゲートメモリセルである、請求項23に記載の方法。
- 前記第1のメモリセル及び前記第2のメモリセルは、積層ゲートメモリセルである、請求項23に記載の方法。
- 前記プログラムするステップ中に、サブ単電子に相当する電荷が前記第1のメモリセルの浮遊ゲートに加えられる、請求項23に記載の方法。
- 前記第1のメモリセル及び前記第2のメモリセルは、隣接するデータセル及びチューニングセルの複数の対を含むアレイ内に含まれる、請求項23に記載の方法。
- 隣接するデータセル間の距離は、隣接するデータセルとチューニングセルとの間の距離より大きい、請求項40に記載の方法。
- 前記決定するステップ中に、前記第1のメモリセルに結合されたビット線及び前記第2のメモリセルに結合されたビット線は両方とも、検知増幅器に結合される、請求項23に記載の方法。
- 前記第1のメモリセルに対して粗プログラミングを実行するステップを更に含む、請求項23に記載の方法。
- 前記第1のメモリセルに対して粗プログラミングを実行するステップと、
前記第1のメモリセルに対して精密プログラミングを実行するステップと、を更に含む、請求項23に記載の方法。 - 前記第1のメモリセルの浮遊ゲート及び前記第2のメモリセルの浮遊ゲートは、部分的に重なり合っている、請求項21に記載の方法。
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