[发明专利]存储器内矩阵乘法及其在神经网络中的使用

权利要求书

1.一种用于关联存储器阵列的方法，所述方法包括：

将矩阵的每个列存储在所述关联存储器阵列的相关联的列中，其中，所述矩阵的行j中的每个比特被存储在所述关联存储器阵列的行R-矩阵-行-j中；

将向量存储在每个所述相关联的列中，其中，来自所述向量的比特j被存储在所述关联存储器阵列的R-向量-比特-j行中；

同时激活向量-矩阵行对R-向量-比特-j和R-矩阵-行-j，以并发地接收所有所述相关联的列上的布尔函数的结果；

使用所述相关联的列上的所述结果来计算所述向量-矩阵行对之间的乘积；以及

将所述乘积写入所述关联存储器阵列中的R-乘积-j行。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述关联存储器阵列包括多个分区，并且所述方法还包括存储多个向量-矩阵对，每个对在所述分区中的一个分区中，并且并发地激活所述分区中的每个分区中的向量-矩阵对。

3.根据权利要求1所述的方法，并且还包括针对每个所述向量-矩阵行对，重复所述同时激活、所述使用以及所述写入，并且将所有所述R-乘积-j行的值相加以计算所述向量和所述矩阵的叉积。

4.一种用于关联存储器阵列的方法，所述方法包括：

将矩阵的每个行j存储在所述关联存储器阵列中的乘数行R-矩阵-行-j的单元中；

将向量的每个比特j的值存储在所述关联存储器阵列中的相关联的被乘数向量行R-向量-比特-j的所有单元中，其中，R-矩阵-行-j行中的每个单元通过对应的比特线BLj而被连接到R-向量-比特-j行中的单元；以及

同时激活向量-矩阵行对R-向量-比特-j和R-矩阵-行-j，以并发地接收所有所述比特线BLj上的布尔函数的结果。

5.根据权利要求4所述的方法，并且还包括使用所述对应的比特线BLj上的值来计算被乘数行R-向量-比特-j与乘数行R-矩阵-行-j之间的乘法运算的乘积。

6.根据权利要求5所述的方法，并且还包括将所述乘积写入所述关联存储器阵列中的乘积行R-乘积-j。

7.根据权利要求6所述的方法，并且还包括针对每个所述向量-矩阵行对，重复所述同时激活、所述使用以及所述写入，并且激活所述R-乘积-j行以计算每个比特线的所述R-乘积-j行的总和。

8.根据权利要求7所述的方法，并且还包括将所述总和写入所述关联存储器阵列中的总和行。

9.根据权利要求7所述的方法，其中，所述向量是神经网络的输入层，所述矩阵是所述神经网络的隐藏层，并且所述总和是所述神经网络的输出层。

10.一种用于关联存储器阵列的方法，所述方法包括：

在所述关联存储器阵列中的分开的相关联的行上将来自被乘数矩阵和乘数矩阵的每个相关联的被乘数比特和乘数比特存储在所述关联存储器阵列中的多个列中的一个列中，其中，特定一列上的单元通过比特线而被连接，

激活所述相关联的被乘数行和乘数行，以使用在所述比特线上生成的布尔值来计算乘法的结果；

将所述结果写入所述关联存储器阵列中的连接到所述比特线的乘积行中的单元，其中，与所述被乘数矩阵的行和所述乘数矩阵的列相关联的多个所述乘积行通过全局比特线而被连接；

激活多个所述乘积行，使用在所述全局比特线上生成的布尔结果来计算所有乘积行的总和；以及

将所述总和写入所述关联存储器阵列中的总和行。