[发明专利]存储阵列、存储对象逻辑关系的存储芯片及方法

说明书

本发明提供一种存储阵列、存储对象逻辑关系的存储芯片及方法，存储阵列包括：第一引出线和第二引出线，不同编号的第一引出线和第二引出线之间分别连接一存储单元，相同编号的第一引出线和第二引出线之间分别连接一可控开关。存储芯片包括：接口模块；产生控制信号的控制模块；产生写电流、擦电流或读电流的驱动模块；选通第一、第二引出线的第一、第二译码器；以及存储逻辑关系值的存储阵列。存储方法包括：写入和读出操作。本发明通过全新的存储阵列实现对象间的逻辑关系的存储；同时在读出时，通过可控开关在相同编号的引出线间传递，将结果转换为条件，以此综合间接关系因素，可用于仿脑智能应用场景，提高存储阵列中的信息量。

技术领域

本发明涉及半导体存储集成电路领域，特别是涉及一种存储阵列、存储对象逻辑关系的存储芯片及方法。

背景技术

经过数十年的发展，计算机存储体系已经形成了完善的层级结构，SRAM、DRAM、FLASH、EEPROM以及磁介质存储等技术根据性能的不同，在层级结构中占据了各自的地位，以保证计算核心能够在高速运行时有足够的数据使用。尽管各种存储介质的性能和存储原理千差万别，但其功能是一致的，那就是将数据存储到指定地址，并保证需要时可以原样读取出来使用。

随着存储需求的剧烈增长，CPU的处理能力也是随着摩尔定律稳步增强，数据中心的建设规模也是越来越大，从而导致能源使用逐渐成为数据中心最大的支出，另一方面，数据规模的扩大使得从数据中获取有用的信息变得越来越困难。在这一状况下，众多公司和研究人员把注意力集中到大脑的神经网络上。

人的大脑通过视觉、听觉、触觉等等多种途径每天处理大量的信息，在推理、识别、联想、预测等等方面的能力是计算机系统难以匹敌的，但据估算一个成年人的大脑功耗仅仅只有20W左右，而信息在大脑中的传递速度也仅能达到毫秒量级。如何从人类大脑的工作方式中获得启发，改善计算机体系的运行方式，以达到高效率低功耗运行的目的。

神经网络计算已经形成了一个非常成熟完善的理论体系，模仿大脑神经网络的并行处理机制，组成多输入多输出系统，通过大量数据的训练使得该系统有越来越准确的预测能力。这一系统起初是在计算机软件中实现，为了提高计算效率，更多的硬件系统利用处理器、FPGA(Field Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)等技术实现算法的硬件加速。更进一步的，IBM公司已在多年前启动了人工智能的Watson电脑系统项目，引领了智能处理芯片领域的研发。

在仿脑或仿神经元网络方向上，存储技术的研究进展相比计算技术要慢得多，人脑记忆的原理与计算机的存储方式相去甚远。其中最根本的区别在于，人脑以对象及对象间的逻辑关系作为主要记忆的内容，而对图像、声音、文字等原始信息数据的记忆能力是很弱的，也因此人脑的思考方式与计算机的计算方式有着巨大的差别。以相变存储技术为代表的新存储技术出现后，特别是新存储技术基于电阻存储，作为非易失存储技术，同时又支持高速的随机访问，敏锐的研究者已经开始试图利用这些新技术制造出更为接近人脑记忆的存储芯片，以期望实现在仿脑或人工智能领域的应用。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种存储阵列、存储对象逻辑关系的存储芯片及方法，用于解决现有技术中存储需求增长的问题。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种存储阵列，所述存储阵列至少包括：

具有相同数量且分别位于行方向和列方向的第一引出线和第二引出线，第一引出线及第二引出线分别编号，不同编号的第一引出线和第二引出线之间分别连接一存储单元，相同编号的第一引出线和第二引出线之间分别连接一可控开关；其中，

所述存储单元包括串联的变阻型二端器件和选通二极管，所述选通二极管由第一引出线向第二引出线正向导通、由第二引出线向第一引出线反向截止；

所述可控开关在双向截止和由第二引出线向第一引出线单向导通的两种状态间切换。