JP6702596B2 - 多層rramクロスバー・アレイに基づくメモリデバイス、およびデータ処理方法 - Google Patents
多層rramクロスバー・アレイに基づくメモリデバイス、およびデータ処理方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP6702596B2 JP6702596B2 JP2018537499A JP2018537499A JP6702596B2 JP 6702596 B2 JP6702596 B2 JP 6702596B2 JP 2018537499 A JP2018537499 A JP 2018537499A JP 2018537499 A JP2018537499 A JP 2018537499A JP 6702596 B2 JP6702596 B2 JP 6702596B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- layer
- rram crossbar
- crossbar array
- calculation result
- array
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 91
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 66
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 46
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 20
- 238000003491 array Methods 0.000 claims description 12
- 239000010410 layer Substances 0.000 description 163
- 230000006870 function Effects 0.000 description 12
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 239000002356 single layer Substances 0.000 description 6
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 4
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 4
- 238000013461 design Methods 0.000 description 3
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000007334 memory performance Effects 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 229910044991 metal oxide Inorganic materials 0.000 description 1
- 150000004706 metal oxides Chemical class 0.000 description 1
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G11—INFORMATION STORAGE
- G11C—STATIC STORES
- G11C13/00—Digital stores characterised by the use of storage elements not covered by groups G11C11/00, G11C23/00, or G11C25/00
- G11C13/0002—Digital stores characterised by the use of storage elements not covered by groups G11C11/00, G11C23/00, or G11C25/00 using resistive RAM [RRAM] elements
- G11C13/0021—Auxiliary circuits
- G11C13/003—Cell access
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F13/00—Interconnection of, or transfer of information or other signals between, memories, input/output devices or central processing units
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/16—Matrix or vector computation, e.g. matrix-matrix or matrix-vector multiplication, matrix factorization
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F7/00—Methods or arrangements for processing data by operating upon the order or content of the data handled
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
- G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
- G06F9/30—Arrangements for executing machine instructions, e.g. instruction decode
- G06F9/30003—Arrangements for executing specific machine instructions
- G06F9/30007—Arrangements for executing specific machine instructions to perform operations on data operands
- G06F9/3001—Arithmetic instructions
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
- G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
- G06F9/30—Arrangements for executing machine instructions, e.g. instruction decode
- G06F9/30003—Arrangements for executing specific machine instructions
- G06F9/30007—Arrangements for executing specific machine instructions to perform operations on data operands
- G06F9/30025—Format conversion instructions, e.g. Floating-Point to Integer, decimal conversion
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
- G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
- G06F9/30—Arrangements for executing machine instructions, e.g. instruction decode
- G06F9/30003—Arrangements for executing specific machine instructions
- G06F9/30007—Arrangements for executing specific machine instructions to perform operations on data operands
- G06F9/30036—Instructions to perform operations on packed data, e.g. vector, tile or matrix operations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06J—HYBRID COMPUTING ARRANGEMENTS
- G06J1/00—Hybrid computing arrangements
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/06—Physical realisation, i.e. hardware implementation of neural networks, neurons or parts of neurons
- G06N3/063—Physical realisation, i.e. hardware implementation of neural networks, neurons or parts of neurons using electronic means
- G06N3/065—Analogue means
-
- G—PHYSICS
- G11—INFORMATION STORAGE
- G11C—STATIC STORES
- G11C5/00—Details of stores covered by group G11C11/00
- G11C5/02—Disposition of storage elements, e.g. in the form of a matrix array
-
- G—PHYSICS
- G11—INFORMATION STORAGE
- G11C—STATIC STORES
- G11C7/00—Arrangements for writing information into, or reading information out from, a digital store
- G11C7/10—Input/output [I/O] data interface arrangements, e.g. I/O data control circuits, I/O data buffers
- G11C7/1006—Data managing, e.g. manipulating data before writing or reading out, data bus switches or control circuits therefor
-
- G—PHYSICS
- G11—INFORMATION STORAGE
- G11C—STATIC STORES
- G11C13/00—Digital stores characterised by the use of storage elements not covered by groups G11C11/00, G11C23/00, or G11C25/00
- G11C13/0002—Digital stores characterised by the use of storage elements not covered by groups G11C11/00, G11C23/00, or G11C25/00 using resistive RAM [RRAM] elements
- G11C13/0021—Auxiliary circuits
- G11C13/0023—Address circuits or decoders
-
- G—PHYSICS
- G11—INFORMATION STORAGE
- G11C—STATIC STORES
- G11C13/00—Digital stores characterised by the use of storage elements not covered by groups G11C11/00, G11C23/00, or G11C25/00
- G11C13/0002—Digital stores characterised by the use of storage elements not covered by groups G11C11/00, G11C23/00, or G11C25/00 using resistive RAM [RRAM] elements
- G11C13/0021—Auxiliary circuits
- G11C13/004—Reading or sensing circuits or methods
-
- G—PHYSICS
- G11—INFORMATION STORAGE
- G11C—STATIC STORES
- G11C2213/00—Indexing scheme relating to G11C13/00 for features not covered by this group
- G11C2213/70—Resistive array aspects
- G11C2213/71—Three dimensional array
-
- G—PHYSICS
- G11—INFORMATION STORAGE
- G11C—STATIC STORES
- G11C2213/00—Indexing scheme relating to G11C13/00 for features not covered by this group
- G11C2213/70—Resistive array aspects
- G11C2213/77—Array wherein the memory element being directly connected to the bit lines and word lines without any access device being used
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Fuzzy Systems (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Neurology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Algebra (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Semiconductor Memories (AREA)
- Logic Circuits (AREA)
Description
41 ブロックデコーダ
42 メモリユニット
43 記憶モジュール
44 論理モジュール
45 制御モジュール
46 I/Oバス
47 プロセッサ
451 命令キュー
452 命令デコーダ
453 アドレスデコーダ
454 SRAMアレイ
Claims (9)
- メモリデバイスであって、前記メモリデバイスは制御バスおよび複数のメモリユニットを備え、前記複数のメモリユニットは前記制御バスを通して互いに接続され、前記複数のメモリユニットの各々は、
制御モジュールであって、前記制御モジュールは前記制御バスを通してプロセッサに接続され、前記制御バスを通して前記プロセッサの命令を受け取って解析し、前記プロセッサの命令は論理演算命令を備える、制御モジュールと、
論理モジュールであって、前記論理モジュールは前記制御モジュールに接続され、前記論理モジュールは少なくとも1つの層の抵抗ランダム・アクセス・メモリ(RRAM)クロスバー・アレイを備え、前記少なくとも1つの層のRRAMクロスバー・アレイ内の抵抗の抵抗値はRonまたはRoffであり、Ronはブール値1を示し、Roffはブール値0を示し、前記制御モジュールは、前記論理演算命令に従って前記少なくとも1つの層のRRAMクロスバー・アレイを使用することによってブール演算を行う、論理モジュールと、
を備え、
前記論理演算命令は、ブール・ベクトルAとブール・ベクトルBの点乗算演算を行うように前記論理モジュールに命令するために使用され、AおよびBの各々はN次元ブール・ベクトルを示し、Nは2より小さくない正の整数であり、
前記論理モジュールは多層RRAMクロスバー・アレイを備え、前記多層RRAMクロスバー・アレイ内の第1の層のRRAMクロスバー・アレイは、N行×N列を有する抵抗アレイを備え、前記第1の層のRRAMクロスバー・アレイにおける各行内の抵抗の入力端はワードラインに接続され、前記第1の層のRRAMクロスバー・アレイにおける各列内の抵抗の出力端はビットラインに接続され、前記第1の層のRRAMクロスバー・アレイのN個のワードラインは、前記制御モジュールに接続され、前記第1の層のRRAMクロスバー・アレイのN個のビットラインは、N個の比較器回路を通して前記多層RRAMクロスバー・アレイ内の他の層のRRAMクロスバー・アレイにそれぞれ接続され、
前記第1の層のRRAMクロスバー・アレイは、前記N個のワードラインによって入力された電圧信号および前記第1の層のRRAMクロスバー・アレイにおける抵抗の抵抗値に従って前記N個のビットラインにおいてN個の電流信号を生成し、前記N個のワードラインのうちの第jのワードラインによって入力された電圧信号の電圧値は、B j に対応する電圧値であり、前記第1の層のRRAMクロスバー・アレイにおける第j行内の抵抗の抵抗値は、A j に対応する抵抗値であり、B j は前記ブール・ベクトルBの第jの要素であり、A j は前記ブール・ベクトルAの第jの要素であり、jの値は0からN-1までにわたり、
前記N個の比較器回路は、前記N個の電流信号をN個の電圧信号にそれぞれ変換し、前記N個の電圧信号を前記N個の比較器回路にそれぞれ対応する電圧閾値と比較し、それによって前記N個のビットラインの出力端は第1の計算結果に対応する電圧信号を出力し、
前記他の層のRRAMクロスバー・アレイは、前記N個のビットラインの出力端から前記第1の計算結果に対応する電圧信号を受け取り、前記第1の計算結果に対応する電圧信号および前記他の層のRRAMクロスバー・アレイ内の抵抗の抵抗値に従って、第2の計算結果に対応する電圧信号を取得する、メモリデバイス。 - 前記第1の計算結果は、N次元ブール・ベクトルであり、前記第1の計算結果の最初のK個の要素は1であり、残りの要素は0であり、KはAとBの点乗算の演算結果であり、前記第2の計算結果はKの2進数表現であり、
前記N個の比較器回路のうちの第jの比較器回路は、一定の抵抗値の抵抗Rsおよび比較器を備え、前記抵抗Rsの一端は前記N個のビットラインのうちの第jのビットラインおよび比較器に接続され、前記抵抗Rsの他端は接地され、前記第jの比較器回路の電圧閾値はVr*gon*Rs*(2j+1)/2であり、Vrはブール値1に対応する電圧値を示し、gonはRonの逆数を示す、請求項1に記載のメモリデバイス。 - 前記論理モジュールは、少なくとも3つの層のRRAMクロスバー・アレイを備え、前記他の層のRRAMクロスバー・アレイは第2の層のRRAMクロスバー・アレイおよび第3の層のRRAMクロスバー・アレイを備え、
前記第2の層のRRAMクロスバー・アレイは(2N-1)行×N列の抵抗アレイを備え、前記第2の層のRRAMクロスバー・アレイにおける各行内の抵抗の入力端はワードラインに接続され、前記第2の層のRRAMクロスバー・アレイにおける各列内の抵抗の出力端はビットラインに接続され、前記第2の層のRRAMクロスバー・アレイのワードラインは前記第1の層のRRAMクロスバー・アレイのビットラインの出力端に接続され、
前記第2の層のRRAMクロスバー・アレイは2N-1個の前記ワードラインを通して前記第1の層のRRAMクロスバー・アレイのビットラインの出力端から前記第1の計算結果に対応する電圧信号を受け取り、前記第1の計算結果に対応する電圧信号および前記第2の層のRRAMクロスバー・アレイにおける抵抗の抵抗値に従って論理演算
前記第3の層のRRAMクロスバー・アレイはN行×n列の抵抗アレイを備え、前記第3の層のRRAMクロスバー・アレイにおける各行内の抵抗の入力端はワードラインに接続され、前記第3の層のRRAMクロスバー・アレイにおける各列内の抵抗の出力端はビットラインに接続され、nは2進数で整数Nを表現するために要求される最小のビット数以上であり、
前記第3の層のRRAMクロスバー・アレイは、前記第3の層のRRAMクロスバー・アレイのN個のワードラインを通して前記第2の層のRRAMクロスバー・アレイのN個のビットラインから前記中間計算結果に対応する電圧信号を受け取り、前記中間計算結果に対応する電圧信号および前記第3の層のRRAMクロスバー・アレイにおける抵抗の抵抗値に従って前記中間計算結果をエンコードし、それによって前記第2の計算結果に対応する電圧信号を取得する、請求項2に記載のメモリデバイス。 - 前記第3の層のRRAMクロスバー・アレイの第jのワードラインは、前記第2の層のRRAMクロスバー・アレイの第jのビットラインに接続され、前記第3の層のRRAMクロスバー・アレイの第j行内の抵抗の抵抗値は、整数j+1の2進数表現に対応する、請求項3に記載のメモリデバイス。
- 前記ブール・ベクトルAはブール行列Φのいずれかの行ベクトルであり、前記ブール・ベクトルBはブール行列Xのいずれかの列ベクトルであり、前記メモリデバイス内の複数の論理モジュールの各々は、前記ブール行列Φのいくつかの行ベクトルと前記ブール行列Xのいくつかの列ベクトルの点乗算演算の責任を負い、前記複数の論理モジュールは共同で前記ブール行列Φと前記ブール行列Xのブール行列乗算演算を実現する、請求項1から4のいずれか一項に記載のメモリデバイス。
- 前記プロセッサの命令はデータ読み取り/書き込み命令をさらに備え、各メモリユニットは、
記憶モジュールであって、前記記憶モジュールは前記制御モジュールに接続され、前記制御モジュールは、前記データ読み取り/書き込み命令に従って、前記記憶モジュールを使用することによってデータ読み取り/書き込みを行う、記憶モジュールをさらに備える、請求項1から5のいずれか一項に記載のメモリデバイス。 - 多層抵抗ランダム・アクセス・メモリ(RRAM)クロスバー・アレイに基づくデータ処理方法であって、前記多層RRAMクロスバー・アレイ内の抵抗の抵抗値はRonまたはRoffであり、Ronはブール値1を示し、Roffはブール値0を示し、前記多層RRAMクロスバー・アレイは、ブール・ベクトルAとブール・ベクトルBの点乗算演算を行うために使用され、AおよびBの各々はN次元ブール・ベクトルを示し、Nは2より小さくない正の整数であり、前記多層RRAMクロスバー・アレイ内の第1の層のRRAMクロスバー・アレイは、N行×N列を有する抵抗アレイを備え、前記第1の層のRRAMクロスバー・アレイにおける各行内の抵抗の入力端はワードラインに接続され、前記第1の層のRRAMクロスバー・アレイにおける各列内の抵抗の出力端はビットラインに接続され、前記第1の層のRRAMクロスバー・アレイのN個のビットラインは、N個の比較器回路を通して前記多層RRAMクロスバー・アレイ内の他の層のRRAMクロスバー・アレイにそれぞれ接続され、
前記方法は、
前記第1の層のRRAMクロスバー・アレイにより、前記第1の層のRRAMクロスバー・アレイのN個のワードラインによって入力された電圧信号および前記第1の層のRRAMクロスバー・アレイにおける抵抗の抵抗値に従って前記N個のビットラインにおいてN個の電流信号を生成するステップであって、前記N個のワードラインのうちの第jのワードラインによって入力された電圧信号の電圧値は、Bjに対応する電圧値であり、前記第1の層のRRAMクロスバー・アレイにおける第j行内の抵抗の抵抗値は、Ajに対応する抵抗値であり、Bjはブール・ベクトルBの第jの要素であり、Ajはブール・ベクトルAの第jの要素であり、jの値は0からN-1までにわたる、ステップと、
前記N個の比較器回路により、前記N個の電流信号をN個の電圧信号に変換し、前記N個の電圧信号を前記N個の比較器回路にそれぞれ対応する電圧閾値と比較し、それによって前記N個のビットラインの出力端は第1の計算結果に対応する電圧信号を出力するステップと、
前記他の層のRRAMクロスバー・アレイにより、前記N個のビットラインの出力端から前記第1の計算結果に対応する電圧信号を受け取り、前記第1の計算結果に対応する電圧信号および前記他の層のRRAMクロスバー・アレイ内の抵抗の抵抗値に従って、第2の計算結果に対応する電圧信号を取得するステップと、
を備える、方法。 - 前記多層RRAMクロスバー・アレイは、少なくとも3つの層のRRAMクロスバー・アレイを備え、前記他の層のRRAMクロスバー・アレイは第2の層のRRAMクロスバー・アレイおよび第3の層のRRAMクロスバー・アレイを備え、
前記第2の層のRRAMクロスバー・アレイは(2N-1)行×N列の抵抗アレイを備え、前記第2の層のRRAMクロスバー・アレイにおける各行内の抵抗の入力端はワードラインに接続され、前記第2の層のRRAMクロスバー・アレイにおける各列内の抵抗の出力端はビットラインに接続され、前記第2の層のRRAMクロスバー・アレイのワードラインは前記第1の層のRRAMクロスバー・アレイのビットラインの出力端に接続され、
前記第3の層のRRAMクロスバー・アレイはN行×n列の抵抗アレイを備え、前記第3の層のRRAMクロスバー・アレイにおける各行内の抵抗の入力端はワードラインに接続され、前記第3の層のRRAMクロスバー・アレイにおける各列内の抵抗の出力端はビットラインに接続され、nは2進数で整数Nを表現するために要求される最小のビット数以上であり、
前記他の層のRRAMクロスバー・アレイにより、前記N個のビットラインの出力端から前記第1の計算結果に対応する電圧信号を受け取り、前記第1の計算結果に対応する電圧信号および前記他の層のRRAMクロスバー・アレイ内の抵抗の抵抗値に従って第2の計算結果に対応する電圧信号を取得するステップは、
前記第2の層のRRAMクロスバー・アレイにより、2N-1個の前記ワードラインを通して前記第1の層のRRAMクロスバー・アレイのビットラインの出力端から前記第1の計算結果に対応する電圧信号を受け取り、前記第1の計算結果に対応する電圧信号および前記第2の層のRRAMクロスバー・アレイにおける抵抗の抵抗値に従って論理演算
前記第3の層のRRAMクロスバー・アレイにより、前記第3の層のRRAMクロスバー・アレイのN個のワードラインを通して前記第2の層のRRAMクロスバー・アレイのN個のビットラインから前記中間計算結果に対応する電圧信号を受け取り、前記中間計算結果に対応する電圧信号および前記第3の層のRRAMクロスバー・アレイにおける抵抗の抵抗値に従って前記中間計算結果をエンコードし、それによって前記第2の計算結果に対応する電圧信号を取得するステップと、
を備える、請求項7に記載の方法。 - 前記第1の計算結果は、N次元ブール・ベクトルであり、前記第1の計算結果の最初のK個の要素は1であり、残りの要素は0であり、KはAとBの点乗算の演算結果であり、前記第2の計算結果はKの2進数表現であり、
前記N個の比較器回路のうちの第jの比較器回路は、一定の抵抗値の抵抗Rsおよび比較器を備え、前記抵抗Rsの一端は前記N個のビットラインのうちの第jのビットラインおよび比較器に接続され、前記抵抗Rsの他端は接地され、前記第jの比較器回路の電圧閾値はVr*gon*Rs*(2j+1)/2であり、Vrはブール値1に対応する電圧値を示し、gonはRonの逆数を示す、請求項7または8に記載の方法。
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/CN2016/071254 WO2017124237A1 (zh) | 2016-01-18 | 2016-01-18 | 内存设备及基于多层rram交叉阵列的数据处理方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2019502225A JP2019502225A (ja) | 2019-01-24 |
JP6702596B2 true JP6702596B2 (ja) | 2020-06-03 |
Family
ID=59361091
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018537499A Active JP6702596B2 (ja) | 2016-01-18 | 2016-01-18 | 多層rramクロスバー・アレイに基づくメモリデバイス、およびデータ処理方法 |
Country Status (6)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US10459724B2 (ja) |
EP (1) | EP3389051B1 (ja) |
JP (1) | JP6702596B2 (ja) |
CN (1) | CN108475522B (ja) |
SG (1) | SG11201805489YA (ja) |
WO (1) | WO2017124237A1 (ja) |
Families Citing this family (35)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10878317B2 (en) * | 2017-09-11 | 2020-12-29 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and system for performing analog complex vector-matrix multiplication |
IT201700108281A1 (it) * | 2017-09-27 | 2019-03-27 | Milano Politecnico | "circuito di risoluzione di problemi matematici comprendente elementi resistivi." |
US11189345B2 (en) * | 2018-01-22 | 2021-11-30 | Institute of Microelectronics, Chinese Academy of Sciences | Method for implementing logic calculation based on a crossbar array structure of resistive switching device |
JP7070190B2 (ja) * | 2018-07-18 | 2022-05-18 | 株式会社デンソー | ニューラルネットワーク回路 |
US10643119B2 (en) * | 2018-07-24 | 2020-05-05 | Sandisk Technologies Llc | Differential non-volatile memory cell for artificial neural network |
US10643705B2 (en) | 2018-07-24 | 2020-05-05 | Sandisk Technologies Llc | Configurable precision neural network with differential binary non-volatile memory cell structure |
US11328204B2 (en) | 2018-07-24 | 2022-05-10 | Sandisk Technologies Llc | Realization of binary neural networks in NAND memory arrays |
US11170290B2 (en) | 2019-03-28 | 2021-11-09 | Sandisk Technologies Llc | Realization of neural networks with ternary inputs and binary weights in NAND memory arrays |
CN108763163B (zh) * | 2018-08-02 | 2023-10-20 | 北京知存科技有限公司 | 模拟向量-矩阵乘法运算电路 |
US11410025B2 (en) * | 2018-09-07 | 2022-08-09 | Tetramem Inc. | Implementing a multi-layer neural network using crossbar array |
US10489483B1 (en) * | 2018-09-21 | 2019-11-26 | National Technology & Engineering Solutions Of Sandia, Llc | Circuit arrangement and technique for setting matrix values in three-terminal memory cells |
CN109327219B (zh) * | 2018-10-18 | 2022-05-03 | 中国科学院微电子研究所 | 一种基于忆阻器rram的逻辑运算系统 |
US11636325B2 (en) | 2018-10-24 | 2023-04-25 | Macronix International Co., Ltd. | In-memory data pooling for machine learning |
CN109521995B (zh) * | 2018-11-02 | 2023-05-12 | 上海交通大学 | 一种内嵌于忆阻器阵列的逻辑运算装置的计算方法 |
US11562229B2 (en) | 2018-11-30 | 2023-01-24 | Macronix International Co., Ltd. | Convolution accelerator using in-memory computation |
US11074318B2 (en) | 2018-12-14 | 2021-07-27 | Western Digital Technologies, Inc. | Hardware accelerated discretized neural network |
US11934480B2 (en) * | 2018-12-18 | 2024-03-19 | Macronix International Co., Ltd. | NAND block architecture for in-memory multiply-and-accumulate operations |
US11114158B1 (en) * | 2019-01-23 | 2021-09-07 | Tetramem Inc. | Reducing column switch resistance errors in RRAM-based crossbar array circuits |
US12118056B2 (en) * | 2019-05-03 | 2024-10-15 | Micron Technology, Inc. | Methods and apparatus for performing matrix transformations within a memory array |
IT201900014688A1 (it) * | 2019-08-12 | 2019-11-12 | Univ Degli Studi Di Modena E Reggio Emilia | Metodo di lettura per circuiti del tipo Logic-in-Memory e relativa architettura circuitale |
WO2021034264A1 (en) * | 2019-08-22 | 2021-02-25 | Quantumciel Pte. Ltd. | Device, system and method for providing information security |
US10726331B1 (en) | 2019-08-26 | 2020-07-28 | International Business Machines Corporation | Neural network circuits providing early integration before analog-to-digital conversion |
US11625586B2 (en) | 2019-10-15 | 2023-04-11 | Sandisk Technologies Llc | Realization of neural networks with ternary inputs and ternary weights in NAND memory arrays |
US11568200B2 (en) | 2019-10-15 | 2023-01-31 | Sandisk Technologies Llc | Accelerating sparse matrix multiplication in storage class memory-based convolutional neural network inference |
JP6818116B1 (ja) * | 2019-11-22 | 2021-01-20 | ウィンボンド エレクトロニクス コーポレーション | クロスバーアレイを用いた電子装置およびデータ処理方法 |
US11657259B2 (en) | 2019-12-20 | 2023-05-23 | Sandisk Technologies Llc | Kernel transformation techniques to reduce power consumption of binary input, binary weight in-memory convolutional neural network inference engine |
CN111478703B (zh) * | 2020-04-14 | 2023-08-22 | 中国人民解放军国防科技大学 | 基于忆阻交叉阵列的处理电路及输出电流的补偿方法 |
US11397885B2 (en) | 2020-04-29 | 2022-07-26 | Sandisk Technologies Llc | Vertical mapping and computing for deep neural networks in non-volatile memory |
US11544547B2 (en) | 2020-06-22 | 2023-01-03 | Western Digital Technologies, Inc. | Accelerating binary neural networks within latch structure of non-volatile memory devices |
US12079733B2 (en) | 2020-06-23 | 2024-09-03 | Sandisk Technologies Llc | Multi-precision digital compute-in-memory deep neural network engine for flexible and energy efficient inferencing |
US11568228B2 (en) | 2020-06-23 | 2023-01-31 | Sandisk Technologies Llc | Recurrent neural network inference engine with gated recurrent unit cell and non-volatile memory arrays |
US11663471B2 (en) | 2020-06-26 | 2023-05-30 | Sandisk Technologies Llc | Compute-in-memory deep neural network inference engine using low-rank approximation technique |
US11544061B2 (en) * | 2020-12-22 | 2023-01-03 | International Business Machines Corporation | Analog hardware matrix computation |
CN113934398B (zh) * | 2021-10-09 | 2024-08-02 | 广东工业大学 | 一种基于忆阻器的高效加法器和乘法器设计方法 |
CN114594819B (zh) * | 2022-01-19 | 2023-12-05 | 之江实验室 | 可跟踪铁电电容工艺的自适应调节操作电压的电路和方法 |
Family Cites Families (19)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2501932B2 (ja) | 1990-03-19 | 1996-05-29 | 富士通株式会社 | ニュ―ラルネットワ―クによる重心決定要素出力装置 |
JPH08212185A (ja) * | 1995-01-31 | 1996-08-20 | Mitsubishi Electric Corp | マイクロコンピュータ |
JP2009117003A (ja) * | 2007-11-09 | 2009-05-28 | Toshiba Corp | 不揮発性メモリ装置のデータ読み出し方法 |
JP5197427B2 (ja) * | 2008-08-25 | 2013-05-15 | 株式会社東芝 | 半導体記憶装置 |
KR101583717B1 (ko) | 2009-01-13 | 2016-01-11 | 삼성전자주식회사 | 저항 메모리 장치의 제조방법 |
CN102169720B (zh) * | 2010-02-25 | 2014-04-02 | 复旦大学 | 一种消除过写、误写现象的电阻随机存储器 |
WO2011133139A1 (en) * | 2010-04-19 | 2011-10-27 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Refreshing memristive systems |
CN102412827B (zh) | 2011-11-02 | 2014-06-11 | 北京大学 | 利用rram器件实现逻辑运算的方法 |
JP2014081842A (ja) | 2012-10-17 | 2014-05-08 | Sharp Corp | 演算装置 |
US8982647B2 (en) * | 2012-11-14 | 2015-03-17 | Crossbar, Inc. | Resistive random access memory equalization and sensing |
US9152827B2 (en) * | 2012-12-19 | 2015-10-06 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Air Force | Apparatus for performing matrix vector multiplication approximation using crossbar arrays of resistive memory devices |
KR102060308B1 (ko) * | 2013-01-14 | 2019-12-30 | 휴렛 팩커드 엔터프라이즈 디벨롭먼트 엘피 | 비휘발성 메모리 어레이 로직 |
CN104240753B (zh) | 2013-06-10 | 2018-08-28 | 三星电子株式会社 | 突触阵列、脉冲整形电路和神经形态系统 |
US9489997B2 (en) * | 2013-07-03 | 2016-11-08 | Crossbar, Inc. | Hardware assisted meta data lookup |
CN103716038B (zh) | 2013-12-25 | 2016-05-25 | 华中科技大学 | 一种基于相变存储器的非易失性逻辑门电路 |
US10025704B2 (en) * | 2013-12-27 | 2018-07-17 | Crossbar, Inc. | Memory system including PE count circuit and method of operating the same |
US20150213884A1 (en) * | 2014-01-30 | 2015-07-30 | University Of Dayton | Partitioned resistive memory array |
CN104124960B (zh) * | 2014-06-20 | 2018-02-23 | 华中科技大学 | 一种非易失性布尔逻辑运算电路及其操作方法 |
KR20170074234A (ko) | 2014-10-23 | 2017-06-29 | 휴렛 팩커드 엔터프라이즈 디벨롭먼트 엘피 | 내적을 결정하기 위한 멤리스티브 크로스바 어레이 |
-
2016
- 2016-01-18 JP JP2018537499A patent/JP6702596B2/ja active Active
- 2016-01-18 SG SG11201805489YA patent/SG11201805489YA/en unknown
- 2016-01-18 EP EP16885510.4A patent/EP3389051B1/en active Active
- 2016-01-18 WO PCT/CN2016/071254 patent/WO2017124237A1/zh active Application Filing
- 2016-01-18 CN CN201680058624.6A patent/CN108475522B/zh active Active
-
2018
- 2018-07-17 US US16/037,767 patent/US10459724B2/en active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
SG11201805489YA (en) | 2018-07-30 |
CN108475522B (zh) | 2020-12-15 |
EP3389051A4 (en) | 2019-01-09 |
US20180321942A1 (en) | 2018-11-08 |
EP3389051A1 (en) | 2018-10-17 |
JP2019502225A (ja) | 2019-01-24 |
CN108475522A (zh) | 2018-08-31 |
EP3389051B1 (en) | 2020-09-09 |
WO2017124237A1 (zh) | 2017-07-27 |
US10459724B2 (en) | 2019-10-29 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6702596B2 (ja) | 多層rramクロスバー・アレイに基づくメモリデバイス、およびデータ処理方法 | |
US20220374688A1 (en) | Training method of neural network based on memristor and training device thereof | |
Long et al. | ReRAM-based processing-in-memory architecture for recurrent neural network acceleration | |
Sun et al. | Fully parallel RRAM synaptic array for implementing binary neural network with (+ 1,− 1) weights and (+ 1, 0) neurons | |
US10346347B2 (en) | Field-programmable crossbar array for reconfigurable computing | |
Ni et al. | An energy-efficient matrix multiplication accelerator by distributed in-memory computing on binary RRAM crossbar | |
CN109146070B (zh) | 一种支撑基于rram的神经网络训练的外围电路及系统 | |
Ni et al. | Distributed in-memory computing on binary RRAM crossbar | |
KR20210096679A (ko) | 인코딩된 데이터를 디코딩하기 위한 신경망 및 시스템 | |
CN111478703B (zh) | 基于忆阻交叉阵列的处理电路及输出电流的补偿方法 | |
CN112686364B (zh) | 一种神经网络计算芯片及计算方法 | |
Zhang et al. | PIMCA: A programmable in-memory computing accelerator for energy-efficient DNN inference | |
EP4086816A1 (en) | Neural network circuit and neural network system | |
Singh et al. | Low-power memristor-based computing for edge-ai applications | |
CN118072788A (zh) | 存算一体电路、芯片及电子设备 | |
CN112182495A (zh) | 一种基于忆阻器的二元域矩阵运算电路 | |
Alam et al. | Stochastic computing in beyond von-neumann era: Processing bit-streams in memristive memory | |
Zhang et al. | A practical highly paralleled ReRAM-based DNN accelerator by reusing weight pattern repetitions | |
CN114626514A (zh) | 一种神经网络计算装置及计算方法 | |
CN115171746A (zh) | 一种存内计算单元及装置 | |
Kazemi et al. | A device non-ideality resilient approach for mapping neural networks to crossbar arrays | |
US11163534B2 (en) | Arithmetic device | |
CN113537478A (zh) | 一种计算装置及神经网络系统 | |
CN114004344A (zh) | 神经网络电路 | |
JP7206531B2 (ja) | メモリデバイスおよびその動作方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20180808 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20180808 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20190529 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20190708 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20191002 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20200406 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20200427 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6702596 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |