[发明专利]近内存计算系统及非挥发性内存单元

说明书

本发明公开了一种近内存计算系统，近内存计算系统包括多个计算节点，每一计算节点包括多个非挥发性内存单元及处理单元。每一非挥发性内存单元包括存储晶体管。处理单元耦接于非挥发性内存单元中存储晶体管的第二端，及用以对自多个非挥发性内存单元中平行输出的多个权重电压所代表的数据进行运算。在写入操作期间，存储晶体管的第一端根据欲储存至非挥发性内存单元的权重接收对应的数据电压，存储晶体管的第二端处于浮接状态，存储晶体管的栅极端接收写入电压。写入电压大于数据电压。

技术领域

本发明是有关于一种非挥发性内存单元，特别是指一种应用于近内存计算系统中的非挥发性内存单元。

背景技术

由于人工智能科技应用在越来越多的领域上，且人工智能的算法常需要大量特定的运算，因此市场上对于其运算所需的硬件需求也随之成长。一般来说，人工智能系统需要在短时间内处理大量的数据以准确地做出预测或判断，且数据的运算通常会平行处理。

神经网络是人工智能系统常使用的一种架构。神经系统包括了许多的节点。每一个节点可以自其他节点接收资料以执行运算，并且可将运算结果提供给其他节点进行下一步的运算。由于人工智能的运算需要十分大量的数据，因此数据常常被储存在外部内存中，而只要在需要时才被移入内部内存中。在此情况下，存取数据的带宽就会影响到人工智能系统的指令周期，而存取数据时所消耗的电能也成为人工智能系统的一大负担。

发明内容

本发明的实施例提供一种非挥发性内存单元，非挥发性内存单元包括存储晶体管。

存储晶体管具有第一端，第二端，及栅极端。在写入操作期间，存储晶体管的第一端接收对应于欲储存至非挥发性内存单元的权重值的数据电压，存储晶体管的第二端处于浮接状态，而存储晶体管的栅极耦合至写入电压。写入电压大于数据电压。

本发明的另一实施例提供一种近内存计算(near-memory computation)系统，近内存计算系统包括多个计算节点及处理单元。

每一计算节点包括多个非挥发性内存单元，每一非挥发性内存单元包括存储晶体管，存储晶体管具有第一端，第二端，及栅极端。处理单元耦接于多个非挥发性内存单元中多个存储晶体管的多个第二端，并对自多个非挥发性内存单元中平行输出的多个权重电压所代表的数据进行运算。

在写入操作期间，多个存储晶体管的多个第一端接收对应于欲储存至多个非挥发性内存单元的多个权重值的多个数据电压，多个存储晶体管的多个第二端处于浮接状态，而多个存储晶体管的多个栅极端耦合至写入电压。写入电压大于数据电压。

附图说明

图1是本发明一实施例的近内存计算系统的示意图。

图2是图1的非挥发性内存单元的存储晶体管在写入操作期间所接收到的电压示意图。

图3是图1的非挥发性内存单元的存储晶体管及权重电路的示意图。

图4是本发明另一实施例的非挥发性内存单元的示意图。

图5是本发明另一实施例的非挥发性内存单元的示意图。

图6是利用分离栅极结构实作图5的非挥发性内存的示意图。

图7是本发明另一实施例的非挥发性内存单元的示意图。

图8是图7的非挥发性内存单元在清除操作期间所接收到的电压示意图。

其中，附图标记说明如下：

10 近内存计算系统

CN1至CNK 计算节点

1001至100N、200、300、400 非挥发性内存单元