[发明专利]可做内乘积运算的存储器储存装置及其操作方法

说明书

实现内乘积运算的存储器储存装置包括：一存储器阵列，接收一输入，以得到一单元电流，其中，该单元电流相关于该输入及该存储器阵列的多个存储器单元的多个转导；一参考阵列，输出一参考电流；一模拟数字转换单元，耦接至该存储器阵列与该参考阵列，该模拟数字转换单元根据该参考阵列的该参考电流对该存储器阵列的该单元电流进行模拟数字转换而得到一数字输出；以及一存储器控制器，耦接至该模拟数字转换单元，该存储器控制器将该输入累加，以得到一输入累加值，该存储器控制器对该输入累加值进行移位成一移位后输入累加值，该存储器控制器对该模拟数字转换单元的该数字输出与该移位后输入累加值相减，以得到一输出。

技术领域

本发明是有关于一种可做内乘积运算的存储器储存装置及其操作方法，且特别是有关于一种可做内乘积运算的非易失性存储器储存装置及其操作方法。

背景技术

以目前而言，神经网络(Neural Network，NN)日益发展。神经网络需要大量的乘积运算，例如，内乘积运算。以传统架构来看的话，是将数据从存储器搬到处理器，由处理器处理后回传至存储器并输出。然而，这样的传统架构需要大电路面积，且对平行处理有不良影响。

故而，目前亦已发展出能实现乘积运算的存储器。存储器不只当成数据储存，亦可实现乘积运算。

在目前，在用存储器实现内乘积运算时，可利用数字方式或模拟方式。以数字方式来说，传统上，如果利用数字乘法器来实现内乘积运算的话，需要用到数百颗的晶体管来完成数字乘法器，电路成本较高。

现将说明用模拟方式来实现内乘积运算。以乘加运算为例，将被乘数当成对应的电阻值(亦即，以存储器单元当成等效电阻，来实现被乘数)，再根据欧姆定律(I＝V*(1/R))，即可让存储器单元作为乘法元件，再由电流迭加来完成加法。也就是说，如果存储单元来实现乘法器的话，输入是量化后的电压，转导(W)(或者是权重)是等效电阻的倒数，电压乘上转导就是电流。所以，所得到的电流就是内乘积的结果。

图1(现有技术)显示用模拟方式来实现内乘积运算的现有技术示意图。如图1所示，根据欧姆定律，电流I＝∑VG，其中，输入值是X₁与X₂，输入电压则是V_in1与V_in2，由转换单元10可将输入值X₁，X₂转换成输入电压V_in1、V_in2(V＝βX)。转导的值亦称为转导值，转导值G跟权重W之间的关系则是G＝αW，其中，G₁是由至少一个存储器单元所组成的等效转导值，同样地，G₂也是由至少一个存储器单元所组成的等效转导值。所以，经由感应放大器SA转换，所得到的输出Y＝∑XW，如此可以实现内乘积。

以模拟方式而言，如果想要实现负权重，需要电流减法器来等效实现负权重。图2(现有技术)显示现有利用电流减法器20来等效实现负权重的示意图。如图2所示，G₁⁺是由至少一个存储器单元所组成的等效转导值，G₁^-、G₂⁺、G₂^-也是如此。G₁、G₂则代表2个等效转导值(G₁＝G₁⁺-G₁^-；G₂＝G₂⁺-G₂^-)，可从G₁、G₂得到相对应的权重。但这种做法，需要成本较高的电流减法器，提高了实现负权重的成本。

发明内容