[发明专利]一种实现图像卷积的编码型闪存系统和方法

说明书

本发明实施例提供了一种实现图像卷积的编码型闪存系统，包括编码型闪存阵列，所述编码型闪存阵列包括：n²个第一编码型闪存单元、n²个第二编码型闪存单元、第一字线、第二字线、n²条位线、第一导线、第二导线以及运算放大器。其中，每个所述编码型闪存单元包括源端、栅端和漏端，用于存储卷积核数据。字线与编码型闪存单元的栅端相连，用于施加驱动电压。位线连接相应的一对第一编码型闪存单元和第二编码型闪存单元的漏端，用于传输像素矩阵中的相应一个元素。导线与编码型闪存单元的源端相连。运算放大器包括正输入端、负输入端和输出端，所述正输入端与所述第一导线相连，所述负输入端与所述第二导线相连，所述输出端用于输出卷积处理结果。

技术领域

本发明属于半导体集成电路及其制造技术领域，更具体地，涉及一种实现图像卷积的编码型闪存系统和方法。

背景技术

卷积神经网络是近些年发展起来的一种高效的识别方法。其基本结构包含两层，其中一层为特征提取层，主要是利用卷积将每个神经元的输入与前一层的局部接受域连接起来，并提取输入图像的局部特征。另外一层为特征映射层，负责将每个特征映射为一个平面,平面上所有神经元的权值相等。这种局部权值共享的结构能够降低网络的复杂性，因此卷积神经网络在语音识别和图像处理中具有显著的优势。在卷积神经网络的应用过程中，卷积运算是其中的核心运算。卷积运算实际上是一种加权求和的过程，而基于新型存储器(如阻变存储器，相变存储器等)的垂直交叉阵列结构能够并行计算卷积结果，因此被人们广泛研究以便进行卷积运算。但是发明人发现，这些新型存储器如阻变存储器中目前还存在操作过程中参数涨落过大等问题，在短时间内还无法成为实际应用。

发明内容

本发明实施例提供了一种实现图像卷积的编码型闪存系统，用于对输入图像的像素矩阵进行卷积处理，所述卷积处理使用n×n的卷积核，其中n为正整数，所述系统包括：n²个第一编码型闪存单元、n²个第二编码型闪存单元、第一字线、第二字线、n²条位线、第一导线、第二导线以及运算放大器。其中，每个所述编码型闪存单元包括源端、栅端和漏端。每个第一编码型闪存单元存储相应的一个卷积核元素的绝对值，但小于零的卷积核元素对应的第一编码型闪存单元存储零值。每个第二编码型闪存单元存储相应的一个卷积核元素的绝对值，但大于零的卷积核元素对应的第二编码型闪存单元存储零值。第一字线与所述n²个第一编码型闪存单元的栅端相连，用于向所述第一组编码型闪存单元的栅端施加驱动电压。第二字线与所述n²个第二编码型闪存单元的栅端相连，用于向所述第二组编码型闪存单元的栅端施加驱动电压。每条位线连接相应的一对第一编码型闪存单元和第二编码型闪存单元的漏端，用于传输所述像素矩阵中的相应一个元素。第一导线与所述n²个第一编码型闪存单元的源端相连。第二导线与所述n²个第二编码型闪存单元的源端相连。运算放大器，包括正输入端、负输入端和输出端，所述正输入端与所述第一导线相连，所述负输入端与所述第二导线相连，所述输出端用于输出卷积处理结果。

可选的，所述编码型闪存系统，还包括字线控制模块、时钟控制输入模块、位线控制模块和输出模块。字线控制模块用于向字线施加驱动电压。时钟控制输入模块用于根据时钟周期，将所述像素矩阵的不同部分的信号输入至位线控制模块。位线控制模块用于控制位线，将所述信号输入至相应的位线。输出模块用于根据时钟周期，将所述像素矩阵的不同部分的处理结果组合成输出矩阵，并输出。

可选的，所述编码型闪存单元为具有阈值电压可调特性的晶体管。

可选的，所述编码型闪存单元处于逻辑1时，使所述编码型闪存单元导通的阈值电压为V_{th_low}，所述编码型闪存单元处于逻辑0时，使所述编