JP7474871B2 - 論理セル及び改善されたプログラミング機構を備える人工ニューラルネットワーク内のアナログニューラルメモリアレイ - Google Patents
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Description
本出願は、「Analog Neural Memory Array in Artificial Neural Network Comprising Logical Cells and Improved Programming Mechanism」と題する2020年5月13日に出願された米国仮特許出願第63/024,351号、及び「Analog Neural Memory Array in Artificial Neural Network Comprising Logical Cells and Improved Programming Mechanism」と題する2020年10月28日に出願された米国特許出願第17/082,956号に対する優先権を主張する。
アナログニューラルメモリアレイの多数の実施形態が、開示されている。2つ以上の物理メモリセルが一緒にグループ化されて、N個の可能なレベルのうちの1つを記憶する論理セルを形成する。それぞれの論理セル内で、メモリセルは、異なる機構を使用してプログラムされ得る。例えば、論理セル内のメモリセルのうちの1つ以上は、粗プログラミング機構を使用してプログラムされ得、メモリセルのうちの1つ以上は、微細機構を使用してプログラムされ得、メモリセルのうちの1つ以上は、超微細機構を使用してプログラムされ得る。これは、最適な領域を伴う極めて高いプログラミングの正確性及びプログラミング速度を達成する。
<<不揮発性メモリセル>>
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
<<不揮発性メモリセルアレイを使用するニューラルネットワーク>>
<<VMMアレイ>>
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]
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、メモリアレイの各メモリセルのwa=wである。
Vthpは周辺メモリセルの有効スレッショルド電圧であり、Vthaはメイン(データ)メモリセルの有効スレッショルド電圧である。
トランジスタのスレッショルド電圧は基板本体バイアス電圧の関数であり、基板本体バイアスは、過熱又はセル電流の変調など、様々な補償のために変調され得ることに留意されたい。
Vth=Vth0+ガンマ(SQRT(Vsb+|2*φF|)-SQRT|2*φF|)
Vth0は、ゼロ基板バイアスを有する閾値電圧であり、φFは表面電位であり、ガンマは本体効果パラメータである。
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。
表6:図13のVMMアレイ1300の動作:
表7:図14のVMMアレイ1400の動作
表8:図15のVMMアレイ1500の動作
表9:図16のVMMアレイ1600の動作
<<改善されたVMMシステムの実施形態>>
表10:図22のVMMアレイ2200の動作
表11:図23のVMMシステム2300の動作
表12:図24のVMMシステム2400の動作
表11E及び表11Fは、表10EのBL01、BL23、又は表11FのBL0B及びBL1Bなどの冗長(スペア)列にノイズの多いセル(又は欠陥のあるセル)を再マッピングする別の実施形態を示す。合算器は、適切にマッピングしたビット線出力を合算するために使用される。
表11A:例示的なレイアウト
表11G:例示的なレイアウト
・DACへの順次入力IN[0:q]:
・IN0、次いでIN1、...、次いでINqを順次動作させる。全ての入力ビットは、同じVCGinを有する。全てのビット線(ニューロン)出力は、バイナリインデックス乗数を調整して合算される。これは、ADC前又はADC後のいずれかに行われる。
・ニューロン(ビット線)バイナリインデックス乗数法の調整:図20に示すように、例示的な合算器は、2つのビット線BL0及びBlnを有する。重みは、複数のビット線BL0からBLnにわたって分散される。例えば、4つのビット線BL0、BL1、BL2、BL3がある。ビット線BL0からの出力は、2^0=1で乗算される。n番目のバイナリビット位置を表すビット線BLnからの出力は、2^nで乗算され、例えば、n=3の場合、2^3=8である。次いで、バイナリビット位置2^nで適切に乗算された後の全てのビット線からの出力が、一緒に合算される。次いで、これはADCによってデジタル化される。この方法は、全てのセルがバイナリ範囲のみを有することを意味し、マルチレベル範囲(nビット)は、周辺回路(合算器回路によってを意味する)によって達成される。したがって、全てのビット線の電圧降下は、メモリセルの最高バイアスレベルについてほぼ同じである。
・IN0、IN1、...、次いでINqを順次動作させる。それぞれの入力ビットは、対応するアナログ値VCGinを有する。全てのニューロン出力は、全ての入力ビット評価のために合算される。これは、ADC前又はADC後のいずれかに行われる。
・DACへの並列入力:
・それぞれの入力IN[0:q]は、対応するアナログ値VCGinを有する。全てのニューロン出力は、バイナリインデックス乗数法を調整して合算される。これは、ADC前又はADC後のいずれかに行われる。
Claims (49)
- メモリシステムであって、
行及び列に配置された不揮発性メモリセルのアレイと、
前記アレイの同じ行内に位置する、粗セルとして構成された1つ以上の不揮発性メモリセルと、微細セルとして構成された1つ以上の不揮発性メモリセルと、を含む論理セルと、を備える、メモリシステム。 - 前記システムは、粗プログラミング方法を使用して粗セルをプログラムし、微細プログラミング方法を使用して微細セルをプログラムするように構成されている、請求項1に記載のメモリシステム。
- 粗セルとして構成された前記不揮発性メモリセルのそれぞれは、微細セルとして構成された前記不揮発性メモリセルのそれぞれの可能なプログラム電流値の範囲よりも大きい、可能なプログラム電流値の範囲を有する、請求項1に記載のメモリシステム。
- チューニングセルを更に備える、請求項1に記載のメモリシステム。
- 前記チューニングセルは、前記チューニングセルに隣接するセルをチューニングするために使用される、請求項4に記載のメモリシステム。
- 前記チューニングセルは、前記チューニングセルの浮遊ゲートと前記隣接するセルの浮遊ゲートとの間の結合を通して前記隣接するセルをチューニングするために使用される、請求項5に記載のメモリシステム。
- 前記論理セルは同じ行内に1つ以上のチューニングセルを更に含み、前記論理セルのプログラミング動作中に、前記1つ以上のチューニングセルがプログラムされる、請求項1に記載のメモリシステム。
- 前記論理セル内の前記1つ以上のチューニングセルは、隣接する論理セル内の粗セルに隣接する、請求項7に記載のメモリシステム。
- 前記不揮発性メモリセルはスプリットゲートフラッシュメモリセルである、請求項1に記載のメモリシステム。
- 前記不揮発性メモリセルは積層ゲートフラッシュメモリセルである、請求項1に記載のメモリシステム。
- 前記論理セルは2つ以上の分離セル間の行内に位置する、請求項1に記載のメモリシステム。
- 前記論理セルは2つ以上のストラップセル間の行内に位置する、請求項1に記載のメモリシステム。
- 前記論理セルは2つ以上のソース線プルダウンセル間の行内に位置する、請求項1に記載のメモリシステム。
- それぞれの行は1つ以上の分離セルを含む、請求項1に記載のメモリシステム。
- 前記分離セルは、プログラムされるか、部分的にプログラムされるか、消去されるか、部分的に消去されるか、又はネイティブ状態である、請求項14に記載のメモリシステム。
- 前記分離セルはダミーセルである、請求項14に記載のメモリシステム。
- それぞれの行は1つ以上のストラップセルを含む、請求項1に記載のメモリシステム。
- 前記ストラップセルはダミーセルである、請求項17に記載のメモリシステム。
- 前記メモリシステムはニューラルネットワークの一部である、請求項1に記載のメモリシステム。
- 前記ニューラルネットワークはアナログニューラルネットワークである、請求項19に記載のメモリシステム。
- 不揮発性メモリセルのアレイの行内に位置する、粗セルとして構成された1つ以上の不揮発性メモリセルと、微細セルとして構成された1つ以上の不揮発性メモリセルと、を含む論理セルをプログラミングする方法であって、前記方法は、
粗プログラミング方法を使用して、粗セルとして構成された前記1つ以上の不揮発性メモリセルをプログラミングするステップと、
微細プログラミング方法を使用して、微細セルとして構成された前記1つ以上の不揮発性メモリセルをプログラミングするステップと、を含む、方法。 - 前記論理セルでプログラムされた値を検証するステップを更に含む、請求項21に記載の方法。
- 前記論理セルは、同じ行内のチューニングセルとして構成された1つ以上の不揮発性メモリセルを更に含み、前記方法は、
チューニング方法を使用して、チューニングセルとして構成された前記1つ以上の不揮発性メモリセルをプログラミングするステップを更に含む、請求項21に記載の方法。 - 前記論理セルでプログラムされた値を検証するステップを更に含む、請求項23に記載の方法。
- 前記不揮発性メモリセルはスプリットゲートフラッシュメモリセルである、請求項21に記載の方法。
- 前記不揮発性メモリセルは積層ゲートフラッシュメモリセルである、請求項21に記載の方法。
- 前記論理セルは2つ以上の分離セル間の行内に位置する、請求項21に記載の方法。
- 前記論理セルは2つ以上のストラップセル間の行内に位置する、請求項21に記載の方法。
- 前記論理セルは2つ以上のソース線プルダウンセル間の行内に位置する、請求項21に記載の方法。
- 前記不揮発性メモリセルのアレイはニューラルネットワークの一部である、請求項21に記載の方法。
- 前記ニューラルネットワークはアナログニューラルネットワークである、請求項30に記載の方法。
- メモリシステムであって、
行及び列に配置された不揮発性メモリセルのアレイと、
前記アレイの第1の行内に第1の複数の不揮発性メモリセルと、前記第1の行に隣接する第2の行内に第2の複数の不揮発性メモリセルと、を含む論理セルと、を備え、
前記第1の複数の不揮発性メモリセル及び前記第2の複数の不揮発性メモリセルは、1つ以上の粗セル及び1つ以上の微細セルとして構成されている、メモリシステム。 - 前記論理セルのプログラミング動作中に、粗プログラミング方法は前記粗セルをプログラムするために使用され、微細プログラミング方法は前記微細セルをプログラムするために使用される、請求項32に記載のメモリシステム。
- チューニングセルを更に含む、請求項32に記載のメモリシステム。
- 前記チューニングセルは、隣接するセルをチューニングするために使用される、請求項34に記載のメモリシステム。
- 前記第1の複数の不揮発性メモリセル及び前記第2の複数の不揮発性メモリセルうちの1つ以上は1つ以上のチューニングセルを含み、前記論理セルのプログラミング動作中に、前記1つ以上のチューニングセルをプログラムするためにチューニング方法が使用される、請求項32に記載のメモリシステム。
- 前記不揮発性メモリセルはスプリットゲートフラッシュメモリセルである、請求項32に記載のメモリシステム。
- 前記不揮発性メモリセルは積層ゲートフラッシュメモリセルである、請求項32に記載のメモリシステム。
- 前記メモリシステムはニューラルネットワークの一部である、請求項32に記載のメモリシステム。
- 前記ニューラルネットワークはアナログニューラルネットワークである、請求項39に記載のメモリシステム。
- 不揮発性メモリセルのアレイの第1の行内に第1の複数の不揮発性メモリセルと、前記第1の行に隣接する第2の行内に第2の複数の不揮発性メモリセルと、を含む論理セルをプログラムする方法であって、前記第1の複数の不揮発性メモリセル及び前記第2の複数の不揮発性メモリセルは、1つ以上の粗セル及び1つ以上の微細セルとして構成されており、前記方法は、
粗プログラミング方法を使用して、前記1つ以上の粗セルをグラミングするステップと、
微細プログラミング方法を使用して、前記1つ以上の微細セルをグラミングするステップと、を含む、方法。 - 前記論理セルでプログラムされた値を検証するステップを更に含む、請求項41に記載の方法。
- 前記論理セルは同じ行内に1つ以上のチューニングセルを更に含み、前記方法は、
チューニング方法を使用して前記1つ以上のチューニングセルをグラミングするステップを更に含む、請求項41に記載の方法。 - 前記論理セルでプログラムされた値を検証するステップを更に含む、請求項43に記載の方法。
- 前記不揮発性メモリセルはスプリットゲートフラッシュメモリセルである、請求項41に記載の方法。
- 前記不揮発性メモリセルは積層ゲートフラッシュメモリセルである、請求項41に記載の方法。
- 前記不揮発性メモリセルのアレイはニューラルネットワークの一部である、請求項41に記載の方法。
- 前記ニューラルネットワークはアナログニューラルネットワークである、請求項47に記載の方法。
- メモリシステムであって、
行及び列に配置されたメモリセルのアレイと、
前記アレイの同じ行内に位置する、粗セルとして構成された1つ以上のメモリセルと、微細セルとして構成された1つ以上のメモリセルと、を含む論理セルと、を備える、メモリシステム。
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