[发明专利]半导体装置

说明书

提供一种新颖结构的半导体装置。该半导体装置包括多个存储电路、切换电路及运算电路。多个存储电路分别具有保持权重数据的功能以及向第一布线输出权重数据的功能。切换电路具有切换多个第一布线的任一个与第二布线的导通状态的功能。运算电路具有利用输入数据和供应到第二布线的权重数据进行运算处理的功能。存储电路设置在包括第一晶体管的第一层。切换电路及运算电路设置在包括第二晶体管的第二层。第一层是与第二层不同的层。

技术领域

本说明书说明半导体装置等。

注意，本发明的一个方式不局限于上述技术领域。作为本说明书等所公开的本发明的一个方式的技术领域的例子，可以举出半导体装置、摄像装置、显示装置、发光装置、蓄电装置、存储装置、显示系统、电子设备、照明装置、输入装置、输入/输出装置、其驱动方法或者其制造方法。

背景技术

具有包括CPU(Central Processing Unit：中央处理器)等的半导体装置的电子设备已经普及。为了使上述电子设备快速处理大量数据，有关提升半导体装置性能的技术开发日益火热。作为实现高性能化的技术，可以举出使GPU(Graphics Processing Unit：图形处理器)等加速器与CPU紧密结合的所谓的SoC(System on Chip：系统芯片)化技术。在通过SoC化实现了高性能化的半导体装置中，有发热及功耗增大的问题。

在AI(Artificial Intelligence)技术中，计算量及参数量庞大，所以运算量增大。运算量增大为发热及功耗增大的主要原因，因此人们已在积极提出用来降低运算量的体系结构。作为典型体系结构，可以举出Binary Neural Network(BNN)及Ternary NeuralNetwork(TNN)，它们对缩小电路规模和实现低功耗特别有效(例如参照专利文献1)。

[先行技术文献]

[专利文献]

[专利文献1]国际专利申请公开第2019/078924号

发明内容

发明所要解决的技术问题

在AI技术运算中，由于以庞大的次数反复进行利用权重数据和输入数据的积和运算，所以要求运算处理的高速化。存储单元阵列需要保持大量的权重数据及中间数据。在保持大量的权重数据及中间数据的存储单元阵列中，通过位线向运算电路读出权重数据及中间数据。由于读出权重数据及中间数据的频率较高，存储单元阵列与运算电路间的带宽可能会限制工作速度。

通过提高存储单元阵列与运算电路间的布线的并行数，可以以高带宽进行存储单元阵列与运算电路的连接，因此有利于运算处理的高速化。但是，由于运算电路与存储单元阵列间的布线数量增加，有可能会导致外围电路的面积大幅增加。

另外，在AI技术的运算中，如何尽量减少位线的充放电能量在实现低功耗化上十分重要。

缩短位线能够有效地减少位线的充放电能量。但是，由于交替地配置运算电路和存储单元阵列，所以有可能导致外围电路的面积大幅增大。以缩短位线为目的，有利用贴合技术等在垂直方向上集成晶体管的技术。但是，贴合技术有如下风险，用于进行电连接的连接部的间隔较大反而使寄生电容等增加而无法减少充放电能量。

本发明的一个方式的目的之一是提供一种实现小型化的半导体装置。此外，本发明的一个方式的目的之一是提供一种实现低功耗化的半导体装置。另外，本发明的一个方式的目的之一是提供一种运算处理速度得到提高的半导体装置。此外，本发明的一个方式的目的之一是提供一种具有新颖结构的半导体装置。

注意，本发明的一个方式并不需要实现所有上述目的，只要可以实现至少一个目的即可。此外，上述目的的记载不妨碍其他目的的存在。可以从说明书、权利要求书、附图等的记载显而易见地看出并抽出上述以外的目的。

解决技术问题的手段