KR20210022890A - Analog Neuron-Synapse Circuits - Google Patents

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KR20210022890A
KR20210022890A KR1020190102230A KR20190102230A KR20210022890A KR 20210022890 A KR20210022890 A KR 20210022890A KR 1020190102230 A KR1020190102230 A KR 1020190102230A KR 20190102230 A KR20190102230 A KR 20190102230A KR 20210022890 A KR20210022890 A KR 20210022890A
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정항근
임동구
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전북대학교산학협력단
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Abstract

The present invention relates to an analog neuron-synaptic circuit using a current signal to transmit information from a neuron circuit to a synapse circuit and increasing or creasing an output current according to a weighted sign bit, wherein the magnitude of a current to be added or subtracted is determined by a weight magnitude bit. By transmitting a signal from a neuron circuit to a synapse circuit as an electric current, the signal loss may be minimized and a circuit resistant to mismatch between elements can be composed.

Description

아날로그 뉴런-시냅스 회로 {Analog Neuron-Synapse Circuits}Analog Neuron-Synapse Circuits}

본 발명은 아날로그 뉴런-시냅스 회로에 관한 것으로, 보다 상세하게는 뉴런회로로부터 시냅스회로로 정보 전달 시 전류 신호를 사용하며, 가중치부호비트에 따라 출력전류를 증가 또는 감소시키되, 가감되는 전류의 크기가 가중치크기비트에 의해 결정되는 아날로그 뉴런-시냅스 회로에 관한 것이다. The present invention relates to an analog neuron-synaptic circuit, and more particularly, a current signal is used when information is transmitted from the neuron circuit to the synaptic circuit, and the output current is increased or decreased according to the weight code bit, but the magnitude of the current to be added or decreased is It relates to an analog neuron-synaptic circuit determined by weight size bits.

최근 인간의 뇌가 학습하고 연산하는 과정을 모방하여 컴퓨터의 연산 구조 형태를 인공 신경망 형태로 모방하여 인간의 학습능력을 모사하고자 하는 인공 신경망 및 뉴로모픽 컴퓨팅 (Neuromorphic Computing) 연구가 활발히 진행되고 있다. 뉴로모픽 컴퓨팅은 디지털 논리 또는 아날로그 회로 요소를 사용하여 구현될 수 있다. 아날로그 뉴로모픽 회로는 인간의 신경계에 존재하는 뉴런(neuron)과 시냅스(synapse)에 각각 대응되는 회로로 설계되어 있다. 뉴런들 사이는 시냅스로 연결되어 있으며, 뉴런 간에 스파이크 신호(활동전위)를 주고 받아 정보를 처리한다. 디지털 시스템과 달리, 아날로그 시스템은 전류 및 전압을 사용하며, 디지털 시스템보다 간단한 회로로 특정 작업을 수행할 수 있으며, 속도와 전력 면에서 이점을 제공한다. 이때 각각의 시냅스의 강도는 뉴런에 전달하고자 하는 정보의 중요도에 따라 세기가 정해진다. 그러나, 전류 및 전압이 연속적이므로 소자의 물리적 특성분포에 영향을 받으며, 마이크로 칩 제조 프로세스의 고유한 가변성은 개별 장치간에 중요한 기능 차이를 초래할 수 있다.Recently, researches on artificial neural networks and neuromorphic computing to mimic human learning ability by imitating the computer's computational structure in the form of an artificial neural network by imitating the process of learning and computing are actively progressing. . Neuromorphic computing can be implemented using digital logic or analog circuit elements. Analog neuromorphic circuits are designed as circuits corresponding to neurons and synapses that exist in the human nervous system, respectively. Neurons are connected by synapses, and they process information by sending and receiving spike signals (action potentials) between neurons. Unlike digital systems, analog systems use current and voltage, can perform certain tasks with simpler circuits than digital systems, and offer advantages in terms of speed and power. At this time, the strength of each synapse is determined according to the importance of the information to be transmitted to the neuron. However, since the current and voltage are continuous, it is affected by the physical distribution of the device, and the inherent variability of the microchip manufacturing process can lead to significant functional differences between individual devices.

EP 3208750호(이하 '선행문헌'이라 칭함)는 아날로그 회로로 구성되는 다층 뉴런 네트워크에 관한 것이다. 선행문헌의 뉴런 회로에는 전류신호가 입력되지만, 뉴런회로로부터 시냅스회로로 정보 전달 시에는 전압신호가 사용된다. 선행문헌은 회로 구성이 간단한 장점이 있지만, 전압으로 신호를 전송함에 따라 소자 간의 부정합으로 인해 한 뉴런의 출력으로부터 복수개의 시냅스로 전달되는 정보가 동일한 분포를 갖지 못하는 문제가 발생된다. 또한, 신경망 층 수 및 입출력 뉴런의 개수가 매우 많은 초미세 공정 대단위 시냅스 회로 집적 시에는 부하 효과 및 신호 라우팅에 의해 전압 손실이 발생될 수 있다.EP 3208750 (hereinafter referred to as'prior literature') relates to a multilayer neuron network composed of analog circuits. A current signal is input to the neuron circuit of the prior literature, but a voltage signal is used when information is transmitted from the neuron circuit to the synaptic circuit. Although the prior literature has the advantage of a simple circuit configuration, a problem occurs in that information transmitted from the output of one neuron to a plurality of synapses does not have the same distribution due to mismatch between devices as signals are transmitted by voltage. In addition, when the number of layers of the neural network and the number of input/output neurons are very large, voltage loss may occur due to load effects and signal routing when microprocessing large-scale synaptic circuits are integrated.

EP 3208750호(발명의 명칭 : AN ANALOGUE ELECTRONIC DEEP NEURAL NETWORK, 공개일 : 2017.08.22.)EP 3208750 (Name of invention: AN ANALOGUE ELECTRONIC DEEP NEURAL NETWORK, release date: 2017.08.22.)

본 발명은 위와 같은 문제점을 해결하기 위해 뉴런 회로에서 시냅스 회로로 전달되는 신호를 전류로 전송하는데 그 목적이 있다. An object of the present invention is to transmit a signal transmitted from a neuron circuit to a synaptic circuit as a current in order to solve the above problems.

또한, 본 발명은 가중치부호비트에 따라 동작되는 스위치를 단일로 통합하여 시냅스 회로의 다이오드 부하의 전단에 배치하는데 그 목적이 있다. In addition, an object of the present invention is to integrate a switch operated according to the weight code bit into a single unit and place it at the front end of the diode load of the synapse circuit.

또한, 본 발명은 뉴런회로 및 시냅스 회로의 전류 미러 영역에 캐스코드 기법을 도입하는데 그 목적이 있다. In addition, an object of the present invention is to introduce a cascode technique in a current mirror region of a neuron circuit and a synaptic circuit.

본 발명에 따른 아날로그 뉴런-시냅스 회로는 입력전류신호로 전류신호를 수신받는 뉴런회로, 및 출력전류의 증가 또는 감소에 대응되는 가중치부호비트에 따라 작동되는 가중치부호비트스위치; 가중치크기비트에 따라 작동되는 적어도 하나의 스위치로 구성되는 가중치크기비트스위치; 및 상기 각각의 가중치크기비트스위치와 연결되는 적어도 하나의 트랜지스터로 구성되며, 상기 가중치부호비트스위치 및 가중치크기비트스위치의 작동에 의해 전류 미러 동작으로 상기 출력전류를 가감하는 출력트랜지스터가 포함된 시냅스회로를 포함한다. The analog neuron-synapse circuit according to the present invention includes a neuron circuit receiving a current signal as an input current signal, and a weight code bit switch operated according to a weight code bit corresponding to an increase or decrease in the output current; A weight size bit switch including at least one switch operated according to the weight size bit; And an output transistor comprising at least one transistor connected to each of the weight size bit switches, the output transistor adding or subtracting the output current through a current mirror operation by the operation of the weight code bit switch and the weight size bit switch. Includes.

본 발명에 따른 상기 뉴런회로는 전단에 구비되는 복수개의 시냅스회로들로부터 수신되는 전류신호를 하나의 상기 입력전류신호로 합산하여 정류하며, 전류모드로 상기 시냅스회로에 전송하기 위한 전류신호생성회로를 포함한다.The neuron circuit according to the present invention includes a current signal generation circuit for rectifying by summing current signals received from a plurality of synaptic circuits provided at the front end into one input current signal, and transmitting to the synaptic circuit in a current mode. Includes.

본 발명에 따른 상기 시냅스회로는 상기 뉴런회로로부터 전송된 상기 입력전류신호를 수신받기 위한 다이오드부하를 더 포함한다. The synaptic circuit according to the present invention further includes a diode load for receiving the input current signal transmitted from the neuron circuit.

본 발명에 따른 상기 가중치크기비트스위치는 정보의 중요도에 대응하는 가중치크기비트에 의해 제어되며, 상기 가중치크기비트에 따라 유입 또는 유출되는 전류의 크기가 결정된다.The weight size bit switch according to the present invention is controlled by a weight size bit corresponding to the importance of information, and the amount of current flowing in or out of the weight size bit is determined according to the weight size bit.

본 발명에 따른 상기 가중치부호비트스위치는 상기 다이오드부하의 전단에 구비된다. The weight code bit switch according to the present invention is provided at the front end of the diode load.

본 발명에 따른 상기 뉴런회로와 상기 시냅스회로의 전류 미러 영역에 트랜지스터를 적층으로 쌓는 캐스코드 회로가 구비된다.A cascode circuit is provided in which transistors are stacked in a current mirror region of the neuron circuit and the synapse circuit according to the present invention.

본 발명의 상기 시냅스회로가 어레이 구조로 이루어져 있어, 상기 뉴런회로와 후단에 구비되는 복수개의 또 다른 뉴런회로와 연결되되, 상기 뉴런회로는 어레이 구조로 이루어진 상기 시냅스회로로 상기 입력전류신호를 전송하며, 상기 각각의 시냅스회로는 상기 후단에 구비되는 또 다른 뉴런회로로 상기 출력전류를 전송한다. The synaptic circuit of the present invention has an array structure, and is connected to the neuron circuit and a plurality of other neuron circuits provided at the rear end, wherein the neuron circuit transmits the input current signal to the synaptic circuit having an array structure, and , Each of the synaptic circuits transmits the output current to another neuron circuit provided at the rear end.

본 발명은 뉴런 회로에서 시냅스 회로로 전달되는 신호를 전류로 전송함으로서, 신호 손실을 최소화하며, 소자 간 부정합에 강인한 회로를 구성할 수 있다.In the present invention, by transmitting a signal transmitted from a neuron circuit to a synaptic circuit as a current, signal loss is minimized, and a circuit that is robust against mismatch between devices can be configured.

또한, 본 발명은 가중치부호비트에 따라 동작되는 스위치를 단일로 통합하여 시냅스 회로의 다이오드 부하의 전단에 배치함으로서 회로의 크기를 감소시키고, 비용을 절감할 수 있다.In addition, the present invention can reduce the size of the circuit and reduce the cost by integrating a switch operated according to the weight code bit and placing it at the front end of the diode load of the synaptic circuit.

또한, 본 발명은 뉴런회로 및 시냅스 회로의 전류 미러 영역에 캐스코드 기법을 도입함으로서, 정교하고 정확한 가중치를 구현할 수 있다.Further, according to the present invention, by introducing a cascode technique to the current mirror region of the neuron circuit and the synaptic circuit, it is possible to implement a precise and accurate weighting.

도 1은 본 발명에서 제안하는 뉴런-시냅스 회로가 적용된 뉴로모픽 회로를 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 아날로그 뉴런-시냅스 회로도이다.
도 3은 본 발명에 따른 또 다른 아날로그 뉴런-시냅스 회로도이다.
도 4는 본 발명에 따른 캐스코드 기법이 도입된 아날로그 뉴런-시냅스 회로도이다.
도 5는 본 발명에 따른 캐스코드 기법이 도입된 또 다른 아날로그 뉴런-시냅스 회로도이다.
1 is a diagram for explaining a neuromorphic circuit to which a neuron-synaptic circuit proposed in the present invention is applied.
2 is an analog neuron-synaptic circuit diagram according to the present invention.
3 is another analog neuron-synaptic circuit diagram according to the present invention.
4 is an analog neuron-synaptic circuit diagram in which the cascode technique according to the present invention is introduced.
5 is another analog neuron-synaptic circuit diagram in which the cascode technique according to the present invention is introduced.

이하, 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다. 본 발명의 실시 예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 그 상세한 설명을 생략하기로 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In describing an embodiment of the present invention, when it is determined that a detailed description of a related known technology may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention, a detailed description thereof will be omitted.

도 1은 본 발명에서 제안하는 뉴런-시냅스 회로가 적용된 뉴로모픽 회로를 설명하기 위한 도면이다. 도 1을 참조하면, 시냅스회로는 어레이 구조로 이루어지며, 전단(Layer k-1)의 뉴런회로와 후단(Layer k)에 구비되는 또 다른 뉴런회로와 연결된다. 도 1의 (a)는 기존의 뉴로모픽 회로로, 뉴런회로에는 전류(I)가 입력되지만, 뉴런회로에서 시냅스회로로는 전달되는 신호는 전압(V)이다. 기존의 뉴로모픽 회로는 회로 구성이 간단한 장점이 있지만, 전압신호가 사용됨에 따라 부하 효과 및 신호 라우팅에 의해 전압 손실이 발생할 수 있다. 또한, 소자 간의 부정합으로 인해 각 시냅스 회로에서의 가중치가 동일한 분포를 갖지 못하는 문제가 발생된다. 1 is a diagram for explaining a neuromorphic circuit to which a neuron-synaptic circuit proposed in the present invention is applied. Referring to FIG. 1, the synaptic circuit has an array structure, and is connected to a neuron circuit at a front end (Layer k-1) and another neuron circuit at a rear end (Layer k). 1A is a conventional neuromorphic circuit, and a current (I) is input to the neuron circuit, but the signal transmitted from the neuron circuit to the synaptic circuit is a voltage (V). Conventional neuromorphic circuits have the advantage of simple circuit configuration, but voltage loss may occur due to load effects and signal routing as voltage signals are used. In addition, a problem occurs in that the weights in each synaptic circuit do not have the same distribution due to mismatch between devices.

도 1의 (b)는 본 발명에서 제안하는 뉴로모픽 회로로, 뉴런회로에 전류(I)가 입력되며, 뉴런회로에서 시냅스회로로 전달되는 신호도 전류(I)이다. 따라서 본 발명은 부하 효과 및 신호 라우팅에 의한 신호 손실을 피할 수 있으며, 소자 간 부정합에 매우 강인한 이점이 있다. 1B is a neuromorphic circuit proposed in the present invention, in which a current (I) is input to a neuron circuit, and a signal transmitted from the neuron circuit to the synaptic circuit is also a current (I). Accordingly, the present invention can avoid a load effect and signal loss due to signal routing, and has an advantage of being very robust against mismatch between devices.

이하 도 2 내지 도 3을 통해 본 발명에서 제안하는 뉴로모픽 회로에 대해 자세히 설명하도록 한다.Hereinafter, the neuromorphic circuit proposed by the present invention will be described in detail with reference to FIGS. 2 to 3.

도 2는 본 발명에 따른 아날로그 뉴런-시냅스 회로도이다. 도 2를 참조하면, 아날로그 뉴런-시냅스 회로는 뉴런회로(100)와 시냅스회로(200)로 구성된다. 2 is an analog neuron-synaptic circuit diagram according to the present invention. 2, the analog neuron-synaptic circuit is composed of a neuron circuit 100 and a synapse circuit 200.

뉴런회로(100)는 앞서 도 1에서 설명한 바와 같이, 전류-모드로 전단의 시냅스회로로부터 출력되는 전류를 입력받는다. 전류-모드는 신호가 전류로 전달되는 회로를 의미하며, 저전력 동작 등을 위해 본 발명의 뉴런-시냅스 회로에 구비되는 트랜지스터는 문턱 전압 이하(Subthreshold) 영역에서 동작시킬 수 있다.As described above with reference to FIG. 1, the neuron circuit 100 receives the current output from the synaptic circuit at the front end in a current-mode. The current-mode refers to a circuit through which a signal is transmitted as a current, and for low power operation, a transistor included in the neuron-synapse circuit of the present invention may be operated in a subthreshold region.

도 2를 참조하면, 뉴런회로(100)는 트랜지스터(M0 ~ M5)로 이루어진다. 뉴런회로(100)는 전단에 구비되는 시냅스회로들로부터 복수개의 전류신호를 입력받으며, 복수개의 입력 전류신호(Iin1,Iin2,...,IinN)를 하나의 입력전류신호(Iin)로 정류한다. 뉴런회로(100)는 입력전류신호를 전류모드로 시냅스회로(200)에 전송하기 위한 전류신호생성회로를 포함하며, 트랜지스터(M0 ~ M4)로 구성된다. NMOS 트랜지스터(M0)는 복수개의 입력 전류신호(Iin1,Iin2,...,IinN)를 합산하여 정류한 후 전압으로 변환하며, NMOS 트랜지스터(M1)는 NMOS 트랜지스터(M0)에서 생성된 전압에 대한 전류를 생성한다. PMOS 트랜지스터(M2)는 NMOS 트랜지스터(M1)에서 생성된 전류에 대한 전압을 생성하며, 전류 미러로 형성되는 PMOS 트랜지스터(M3)에 의해 양의 전류(Ip)가 생성된다. 또한, NMOS 트랜지스터(M0)와 전류 미러를 이루는 NMOS 트랜지스터(M4)에 의해 음의 전류(In)가 생성된다. 즉, 전류신호생성회로는 입력전류신호를 전류로 유도하여 시냅스회로(200)로 전달하는 역할을 수행한다.Referring to FIG. 2, the neuron circuit 100 includes transistors M 0 to M 5 . The neuron circuit 100 receives a plurality of current signals from synaptic circuits provided at the front end, and receives a plurality of input current signals (I in1 ,I in2 ,...,I inN ) into one input current signal (I in). ). The neuron circuit 100 includes a current signal generation circuit for transmitting an input current signal to the synapse circuit 200 in a current mode, and is composed of transistors M 0 to M 4. The NMOS transistor (M 0 ) is converted to a voltage after rectifying by summing a plurality of input current signals (I in1 ,I in2 ,...,I inN ), and the NMOS transistor (M 1 ) is an NMOS transistor (M 0 ) Generates a current for the voltage generated at The PMOS transistor M 2 generates a voltage for the current generated by the NMOS transistor M 1 , and a positive current I p is generated by the PMOS transistor M 3 formed as a current mirror. In addition, a negative current I n is generated by the NMOS transistor M 0 and the NMOS transistor M 4 forming a current mirror. That is, the current signal generation circuit serves to induce an input current signal into a current and transfer it to the synapse circuit 200.

시냅스회로(200)는 다이오드부하(Mp1, Mn1), 가중치부호비트스위치(Sp, Sn, Mp0, Mn0), 가중치크기비트스위치(S1 ~ S6), 출력트랜지스터(Mp2 ~ Mp4, Mn2 ~ Mn4)로 구성될 수 있다. The synapse circuit 200 includes diode loads (M p1 , M n1 ), weight code bit switches (S p , S n , M p0 , M n0 ), weight size bit switches (S 1 to S 6 ), and output transistors (M p2 to M p4 , M n2 to M n4 ).

다이오드부하(Mp1, Mn1)는 뉴런회로(100)에서 전송된 입력전류신호(Iin)로부터 가중치 구현을 위한 전압을 생성하는 장치이다. The diode loads M p1 and M n1 are devices that generate a voltage for weight implementation from the input current signal I in transmitted from the neuron circuit 100.

가중치부호비트스위치(Sp, Sn)는 가중치부호비트(w)에 따라 시냅스회로(200)에서 출력되는 출력전류의 증가 또는 감소시키기 위한 장치이다. 가중치부호비트(w)에 따라 가중치부호비트스위치(Sp) 또는 가중치부호비트스위치(Sn) 중 어느 하나가 작동(턴-온)된다. 여기서 가중치부호비트스위치(Mp0)는 가중치부호비트스위치(Sp)와 동시에 제어되며, 가중치부호비트스위치(Mn0)는 가중치부호비트스위치(Sn)와 동시에 제어된다. 가중치부호비트스위치의 작동에 대한 자세한 설명은 후술한다.The weight code bit switches S p and S n are devices for increasing or decreasing the output current output from the synapse circuit 200 according to the weight code bit w. According to the weight code bit w, either the weight code bit switch S p or the weight code bit switch S n is operated (turned on). Here, the weight code bit switch M p0 is controlled at the same time as the weight code bit switch S p , and the weight code bit switch M n0 is controlled at the same time as the weight code bit switch S n. A detailed description of the operation of the weight code bit switch will be described later.

각각의 가중치크기비트스위치(S1 ~ S6)에는 가중치 값이 지정되어 있으며, 가중치크기비트에 따라 각 가중치크기비트스위치는 턴-온 또는 턴-오프된다. 가중치크기비트는 정보의 중요도를 의미하며, 각 가중치크기비트스위치(S1 ~ S6)를 제어하기 위해 3-bit신호로 이루어진다. 가중치크기비트스위치(S1)에는 w0, 가중치크기비트스위치(S2)에는 w1, 가중치크기비트스위치(S3)에는 w2의 가중치크기비트가 입력된다. Each weight size bit switch (S 1 to S 6 ) is assigned a weight value, and each weight size bit switch is turned on or off according to the weight size bit. The weight size bit means the importance of information, and is composed of a 3-bit signal to control each weight size bit switch (S 1 to S 6 ). Weight size bit switch (S 1) is w 0, a weight magnitude bit switch (S 2), the size, the weight w 2 of the bit 1 is input w, weight size bit switch (S 3).

출력트랜지스터는 PMOS 출력트랜지스터 그룹(Mp2 ~ Mp4)과 NMOS 출력트랜지스터 그룹(Mn2 ~ Mn4)으로 구성될 수 있으며, 각 출력트랜지스터 그룹은 각각의 가중치크기비트스위치와 연결된다. 도 2를 참조하면, NMOS 출력트랜지스터(Mn2)는 가중치크기비트스위치(S1)와, NMOS 출력트랜지스터(Mn3)는 가중치크기비트스위치(S2)와, NMOS 출력트랜지스터(Mn4)는 가중치크기비트스위치(S3)와 연결되며, PMOS 출력트랜지스터(Mp2)는 가중치크기비트스위치(S4)와, PMOS 출력트랜지스터(Mp3)는 가중치크기비트스위치(S5)와, PMOS 출력트랜지스터(Mp4)는 가중치크기비트스위치(S6)와 연결된다. The output transistor can be composed of a PMOS output transistor group (M p2 ~ M p4 ) and an NMOS output transistor group (M n2 ~ M n4 ), and each output transistor group is connected to a respective weight size bit switch. 2, the NMOS output transistor (M n2 ) is a weight size bit switch (S 1 ), the NMOS output transistor (M n3 ) is a weight size bit switch (S 2 ), and the NMOS output transistor (M n4 ) is It is connected to the weight size bit switch (S 3 ), and the PMOS output transistor (M p2 ) is the weight size bit switch (S 4 ), the PMOS output transistor (M p3 ) is the weight size bit switch (S 5 ), and the PMOS output The transistor M p4 is connected to the weight size bit switch S 6 .

PMOS 출력트랜지스터(Mp2 ~ Mp4)는 가중치 값을 적용시키기 위해 다이오드부하(Mp1)에서 생성된 전압을 공유하며, 채널폭은 다이오드부하(Mp1)로부터 Mp2 ~ Mp4까지 4:1:2:4의 이진수 가중치 비를 갖는다. NMOS 출력트랜지스터(Mn2 ~ Mn4)도 가중치 값을 적용시키기 위해 다이오드부하(Mn1)에서 생성된 전압을 공유하며, 채널폭은 다이오드부하(Mn1)로부터 4:1:2:4의 이진수 가중치 비를 갖는다.PMOS output transistors (M p2 ~ M p4 ) share the voltage generated by the diode load (M p1 ) to apply the weight value, and the channel width is 4:1 from the diode load (M p1 ) to M p2 ~ M p4 It has a binary weight ratio of :2:4. NMOS output transistors (M n2 ~ M n4 ) also share the voltage generated by the diode load (M n1 ) to apply the weight value, and the channel width is a binary number of 4:1:2:4 from the diode load (M n1 ). Has a weight ratio.

이를 통해 출력트랜지스터는 전류 미러 동작으로 입력전류신호에 대한 이진수 가중치가 곱해진 전류신호를 생성할 수 있다. 이는 (-1)w*1/4(22w0+21w1+20w2)로 표현될 수 있다. Through this, the output transistor can generate a current signal multiplied by a binary weight of the input current signal through a current mirror operation. This can be expressed as (-1) w *1/4 (2 2 w 0 +2 1 w 1 +2 0 w 2 ).

이하, 입력전류신호에 이진수 가중치를 곱하여 출력전류신호를 생성하는 방법에 대해 설명한다. Hereinafter, a method of generating an output current signal by multiplying the input current signal by a binary weight will be described.

먼저, 출력전류신호의 증가 또는 감소는 '0' 또는 '1'의 가중치부호비트에 의해 결정된다. 가중치부호비트(w)가 '0'이면, 가중치크기비트스위치(S4~S6)가 작동되어 PMOS 트랜지스터가 출력전류에 양의 전류를 더해 출력전류의 크기는 증가된다. 반면, 가중치부호비트(w)가 '1'이면, 가중치크기비트스위치(S1~S3)가 작동되어 NMOS 트랜지스터가 출력전류에 음의 전류를 더해 출력전류의 크기는 감소된다. 여기서 양의 전류와 음의 전류는 시냅스회로(200)의 후단에 구비된 또 다른 뉴런회로로부터 유입되거나 유출 된 전류이다. 따라서 출력전류(Iout)가 양의 전류이면, 후단에 구비된 또 다른 뉴런회로로 출력전류가 전송되는 반면, 음의 전류이면, 후단에 구비된 또 다른 뉴런회로로부터 전류가 유입된다.First, the increase or decrease of the output current signal is determined by the weight code bit of '0' or '1'. When the weight code bit (w) is '0', the weight size bit switches S 4 to S 6 are operated so that the PMOS transistor adds a positive current to the output current, thereby increasing the size of the output current. On the other hand, when the weight code bit (w) is '1', the weight size bit switches S 1 to S 3 are operated so that the NMOS transistor adds a negative current to the output current, thereby reducing the size of the output current. Here, the positive current and the negative current are currents flowing in or out of another neuron circuit provided at the rear end of the synaptic circuit 200. Therefore, if the output current I out is a positive current, the output current is transmitted to another neuron circuit provided at the rear end, whereas if the output current I out is a negative current, current flows from another neuron circuit provided at the rear end.

출력전류(Iout)에 양의 전류 또는 음의 전류를 더하기 위한 가중치크기비트는 정보의 중요도에 의해 결정된다. 따라서 가중치크기비트스위치가 모두 턴-온될 경우, 전류를 더하거나 전류를 빼는 크기가 가장 크며, 가중치크기비트스위치가 모두 턴-오프 될 경우, 전류를 더하거나 전류를 빼는 크기가 가장 작다고 볼 수 있다. The weight size bit for adding a positive current or a negative current to the output current I out is determined by the importance of the information. Therefore, when all the weight size bit switches are turned on, the magnitude of adding or subtracting current is the largest, and when all the weight size bit switches are turned off, the magnitude of adding current or subtracting current is the smallest.

일 예로, 정보의 중요도가 가장 높을 때는 가중치부호비트가 '0', 가중치크기비트가 '111'이 되며, 가장 많은 전류가 더해진다. 정보의 중요도는 가중치비트 '110', '101', '011', '010' .. 순으로 점차 낮아지며, 정보의 중요도가 낮을 수록 더해지는 전류의 크기가 감소된다.For example, when the importance of information is the highest, the weight code bit is '0' and the weight size bit is '111', and the most current is added. The importance of information gradually decreases in the order of weight bits '110', '101', '011', and '010'.. As the importance of information decreases, the amount of added current decreases.

도 3은 본 발명에 따른 또 다른 아날로그 뉴런-시냅스 회로도이다. 도 3의 뉴런회로는 도 2의 뉴런회로와 동일하나. 시냅스회로를 좀 더 간략하게 구성한 경우이다. 도 3의 뉴런회로는 도 2와 동일함에 따라 자세한 설명한 생략한다. 도 2의 시냅스 회로의 출력트랜지스터의 경우, 각각의 출력트랜지스터 그룹에 가중치크기비트스위치가 연결되는 구조였으나, 도 3은 가중치크기비트스위치가 단일로 구비되는 경우이다. 도 3은 회로의 크기가 감소시키기 위해 가중치크기비트스위치를 단일로 통합하여 시냅스 회로의 다이오드 부하의 전단에 배치한다.3 is another analog neuron-synaptic circuit diagram according to the present invention. The neuron circuit of FIG. 3 is the same as the neuron circuit of FIG. 2. This is the case where the synaptic circuit is more simplified. The neuron circuit of FIG. 3 is the same as that of FIG. 2 and thus detailed description thereof will be omitted. In the case of the output transistor of the synaptic circuit of FIG. 2, a weight size bit switch is connected to each output transistor group, but FIG. 3 shows a case in which a weight size bit switch is provided as a single unit. 3 shows a weight size bit switch is integrated into a single unit in order to reduce the size of the circuit, and is disposed in front of the diode load of the synaptic circuit.

도 3의 가중치부호비트스위치(Sp, Sn)는 다이오드부하(Mp1, Mn1)의 전단에 구비되어, 뉴런회로(100)로부터 전류를 인가받는다. 단일의 가중치크기비트스위치(S1 ~ S3)는 PMOS 출력트랜지스터 그룹(Mp2 ~ Mp4)과 NMOS 출력트랜지스터 그룹(Mn2 ~ Mn4)에 동시에 연결된다. 따라서 가중치크기비트스위치(S1)는 NMOS 출력트랜지스터(Mn2)와 PMOS 출력트랜지스터(Mp2), 가중치크기비트스위치(S2)는 NMOS 출력트랜지스터(Mn3)와 PMOS 출력트랜지스터(Mp3), 가중치크기비트스위치(S3)는 NMOS 출력트랜지스터(Mn4)와 PMOS 출력트랜지스터(Mp4)에 연결된다. NMOS 출력트랜지스터 그룹과 PMOS 출력트랜지스터 그룹은 동일한 가중치크기비트스위치에 연결되지만, 다이오드부하의 전단에 구비된 가중치부호비트스위치로 인해 NMOS 출력트랜지스터 그룹 또는 PMOS 출력트랜지스터 그룹 중 어느 하나의 트랜지스터만 동작된다. The weight coded bit switches S p and S n of FIG. 3 are provided at the front end of the diode loads M p1 and M n1 and receive current from the neuron circuit 100. A single weight size bit switch (S 1 ~ S 3 ) is connected to the PMOS output transistor group (M p2 ~ M p4 ) and the NMOS output transistor group (M n2 ~ M n4 ) at the same time. Therefore, the weight size bit switch (S 1 ) is an NMOS output transistor (M n2 ) and a PMOS output transistor (M p2 ), and the weight size bit switch (S 2 ) is an NMOS output transistor (M n3 ) and a PMOS output transistor (M p3 ). , The weight size bit switch S 3 is connected to the NMOS output transistor M n4 and the PMOS output transistor M p4 . The NMOS output transistor group and the PMOS output transistor group are connected to the same weight size bit switch, but only one transistor of the NMOS output transistor group or the PMOS output transistor group is operated due to the weight code bit switch provided at the front end of the diode load.

도 4는 도 2에서 제시하는 아날로그 뉴런-시냅스 회로도에 캐스코드 기법이 도입된 회로도이며, 도 5는 도 3에서 제시하는 아날로그 뉴런-시냅스 회로도에 캐스코드 기법이 도입된 회로도이다. FIG. 4 is a circuit diagram of the analog neuron-synaptic circuit diagram shown in FIG. 2 and a cascode technique introduced, and FIG. 5 is a circuit diagram of the analog neuron-synaptic circuit diagram shown in FIG. 3.

도 4 및 도 5를 참조하면, 뉴런회로(100) 및 시냅스회로(200)에 전류 미러가 적용되는 모든 영역에 캐스코드 회로(300)가 구비되는 것을 확인할 수 있다. 캐스코드 기법은 드래인-소스 전압이 서로 다른 것을 개선하기 위한 장치로, 전류 미러에서 전류가 정확하게 복사되는 장점을 가지게 된다. Referring to FIGS. 4 and 5, it can be seen that the cascode circuit 300 is provided in all regions to which the current mirror is applied to the neuron circuit 100 and the synapse circuit 200. The cascode technique is a device for improving the difference between drain-source voltages and has the advantage that current is accurately copied from the current mirror.

100 : 뉴런회로 200 : 시냅스회로
300 : 캐스코드 회로
100: neuron circuit 200: synaptic circuit
300: cascode circuit

Claims (7)

전류모드로 입력전류신호를 수신받는 뉴런회로; 및
출력전류의 증가 또는 감소에 대응되는 가중치부호비트에 따라 작동되는 가중치부호비트스위치; 가중치크기비트에 따라 작동되는 적어도 하나의 스위치로 구성되는 가중치크기비트스위치; 및 상기 각각의 가중치크기비트스위치와 연결되는 적어도 하나의 트랜지스터로 구성되며, 상기 가중치부호비트스위치 및 가중치크기비트스위치의 작동에 의해 전류 미러 동작으로 상기 출력전류를 가감하는 출력트랜지스터가 포함된 시냅스회로를 포함하는 것을 특징으로 하는 아날로그 뉴런-시냅스 회로.
A neuron circuit receiving an input current signal in a current mode; And
A weight code bit switch operated according to a weight code bit corresponding to an increase or decrease in the output current; A weight size bit switch including at least one switch operated according to the weight size bit; And an output transistor comprising at least one transistor connected to each of the weight size bit switches, the output transistor adding or subtracting the output current through a current mirror operation by the operation of the weight code bit switch and the weight size bit switch. Analog neuron comprising a-synaptic circuit.
제1항에 있어서, 상기 뉴런회로는
전단에 구비되는 복수개의 시냅스회로들로부터 수신되는 전류신호를 하나의 상기 입력전류신호로 합산하여 정류하며, 전류모드로 상기 시냅스회로에 전송하기 위한 전류신호생성회로;를 포함하는 것 특징으로 하는 뉴런-시냅스 회로.
The method of claim 1, wherein the neuron circuit
A neuron comprising: a current signal generation circuit for rectifying and rectifying current signals received from a plurality of synaptic circuits provided in the front end into one of the input current signals, and transmitting them to the synaptic circuit in a current mode. -Synaptic circuit.
제1에 있어서,
상기 시냅스회로는 상기 뉴런회로로부터 전송된 상기 입력전류신호를 수신받기 위한 다이오드부하를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 아날로그 뉴런-시냅스 회로.
According to 1,
The synaptic circuit further comprises a diode load for receiving the input current signal transmitted from the neuron circuit, characterized in that the analog neuron-synaptic circuit.
제1항에 있어서,
상기 가중치크기비트스위치는 정보의 중요도에 대응하는 가중치크기비트에 의해 제어되며, 상기 가중치크기비트에 따라 유입 또는 유출되는 전류의 크기가 결정되는 것을 특징으로 하는 아날로그 뉴런-시냅스 회로.
The method of claim 1,
The weight size bit switch is controlled by a weight size bit corresponding to the importance of information, and an amount of an incoming or outgoing current is determined according to the weight size bit.
제3항에 있어서,
상기 가중치부호비트스위치는 상기 다이오드부하의 전단에 구비되는 것을 특징을 하는 아날로그 뉴런-시냅스 회로.
The method of claim 3,
The weight code bit switch is an analog neuron-synapse circuit, characterized in that provided at a front end of the diode load.
제1항에 있어서,
상기 뉴런회로와 상기 시냅스회로의 전류 미러 영역에 트랜지스터를 적층으로 쌓는 캐스코드 회로가 구비되는 것을 특징으로 하는 아날로그 뉴런-시냅스 회로.
The method of claim 1,
An analog neuron-synaptic circuit, comprising a cascode circuit for stacking transistors in a current mirror region of the neuron circuit and the synaptic circuit.
제2항에 있어서,
상기 시냅스회로가 어레이 구조로 이루어져 있어, 상기 뉴런회로와 후단에 구비되는 복수개의 또 다른 뉴런회로와 연결되되, 상기 뉴런회로는 어레이 구조로 이루어진 상기 시냅스회로로 상기 입력전류신호를 전송하며, 상기 각각의 시냅스회로는 상기 후단에 구비되는 또 다른 뉴런회로로 상기 출력전류를 전송하는 것을 특징으로 하는 아날로그 뉴런-시냅스 회로.
The method of claim 2,
The synaptic circuit is composed of an array structure, which is connected to the neuron circuit and a plurality of other neuron circuits provided at the rear end, wherein the neuron circuit transmits the input current signal to the synaptic circuit consisting of an array structure, and each of the The synaptic circuit of the analog neuron-synaptic circuit, characterized in that transmitting the output current to another neuron circuit provided at the rear end.
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130144821A1 (en) * 2011-12-05 2013-06-06 Commissariat A L'energie Atomique Et Aux Energies Alternatives Digital-to-Analogue Converter and Neuromorphic Circuit Using Such a Converter
EP3208750A1 (en) 2016-02-22 2017-08-23 Universität Zürich An analogue electronic deep neural network
JP2018524698A (en) * 2015-06-29 2018-08-30 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーションInternational Business Machines Corporation Neuromorphic processing device
KR20190016312A (en) * 2017-08-08 2019-02-18 서울대학교산학협력단 Mimicking neuron circuit
KR20190085785A (en) * 2018-01-11 2019-07-19 한국전자통신연구원 Neuromorphic arithmetic device and operating method thereof

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20190026627A1 (en) * 2017-07-20 2019-01-24 Samsung Electronics Co., Ltd. Variable precision neuromorphic architecture

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130144821A1 (en) * 2011-12-05 2013-06-06 Commissariat A L'energie Atomique Et Aux Energies Alternatives Digital-to-Analogue Converter and Neuromorphic Circuit Using Such a Converter
JP2018524698A (en) * 2015-06-29 2018-08-30 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーションInternational Business Machines Corporation Neuromorphic processing device
EP3208750A1 (en) 2016-02-22 2017-08-23 Universität Zürich An analogue electronic deep neural network
KR20190016312A (en) * 2017-08-08 2019-02-18 서울대학교산학협력단 Mimicking neuron circuit
KR20190085785A (en) * 2018-01-11 2019-07-19 한국전자통신연구원 Neuromorphic arithmetic device and operating method thereof

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