[发明专利]源极耦合、漏极求和的模拟向量-矩阵乘法运算电路

说明书

本发明提供一种源极耦合、漏极求和的模拟向量‑矩阵乘法运算电路，采用可编程存储器件阵列实现，可编程半导体器件阵列中，每一列的所有可编程半导体器件的源极均连接至同一模拟电压输入端，N列可编程半导体器件对应连接N个模拟电压输入端，每一行的所有可编程半导体器件的栅极均连接至同一偏置电压输入端，M行可编程半导体器件对应连接M个偏置电压输入端，每一行的所有可编程半导体器件的漏极均连接至同一个模拟电流输出端，N行可编程半导体器件对应连接N个模拟电流输出端，通过控制可编程半导体器件的阈值电压，将每个可编程半导体器件看作一个可变的等效模拟权重，实现矩阵乘法运算功能。

技术领域

本发明涉及信号处理领域，尤其涉及一种源极耦合、漏极求和的模拟向量-矩阵乘法运算电路。

背景技术

矩阵乘法运算广泛应用于图像处理、推荐系统、数据降维等数据挖掘领域，然而，传统的技术架构和仅靠单台计算机基于串行的方式越来越不适应当前海量数据处理的要求。因此，扩大矩阵乘法的运算规模并降低其运算时间，将有利于满足矩阵分解算法处理大规模数据的要求。然而，矩阵乘法具有较高的时间复杂度，传统矩阵乘法通过求左矩阵行与右矩阵列的内积来求解矩阵的乘积。这种算法可以实现为分布式算法，但是其性能不容乐观。对于矩阵乘法的另外一种形式是将左矩阵的列和右矩阵相应的行进行外积运算，从而得到结果矩阵的部分结果，最后对各个部分结果求和。虽然在并行化方面，这种算法与传统算法相比在效率有了很大提升，但也存在一定的瓶颈，当矩阵规模非常大，大到单个机器的内存不能存放左矩阵的一行和右矩阵的一列时，便不能计算。

向量-矩阵乘法是一种常用的逻辑计算函数。在传统冯诺依曼计算体系结构中，存储器和处理器是物理分离的，两者之间通过数据总线进行连接，执行向量-矩阵乘法运算时，首先需要把待处理的向量和矩阵数据从存储器中读取出来，传输到处理器当中，进行逻辑计算，再把计算结果存回到存储器当中。这种计算方式消耗大量的数据总线带宽和传输功耗。对于模拟信号的向量-矩阵乘法运算就更加复杂。首先，需要通过模数转换等方法，把模拟信号转换成数字信号，存储到存储器当中，然后根据上面的处理过程进行向量-矩阵乘法运算后，再通过数模转换等方法，把数字信号转换成模拟信号。这种模拟向量-矩阵乘法运算造成更大功耗与成本开销，处理性能不佳。随着大数据应用的兴起，海量数据的传输与处理进一步加剧了这些问题。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种源极耦合、漏极求和的模拟向量-矩阵乘法运算电路，解决现有矩阵乘法运算的处理性能不佳的问题。

为了达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

第一方面，提供一种源极耦合、漏极求和的模拟向量-矩阵乘法运算电路，包括：多个模拟电压输入端、可编程半导体器件阵列、多个偏置电压输入端以及多个模拟电流输出端；

所述可编程半导体器件阵列中，每一列的所有可编程半导体器件的源极均连接至同一模拟电压输入端，多列可编程半导体器件对应连接多个模拟电压输入端，每一行的所有可编程半导体器件的栅极均连接至同一偏置电压输入端，多行可编程半导体器件对应连接多个偏置电压输入端，每一行的所有可编程半导体器件的漏极均连接至同一个模拟电流输出端，多行可编程半导体器件对应连接多个模拟电流输出端，其中，每个所述可编程半导体器件的阈值电压均可调节。

进一步地，源极耦合、漏极求和的模拟向量-矩阵乘法运算电路还包括：

编程电路，连接可编程半导体器件阵列中每一个可编程半导体器件的源极、栅极和/或衬底，用于调控可编程半导体器件的阈值电压。

进一步地，源极耦合、漏极求和的模拟向量-矩阵乘法运算电路还包括：转换装置，连接在多个所述模拟电压输入端之前，用于将多个模拟电流输入信号分别转换为模拟电压输入信号，输至对应的所述模拟电压输入端。

进一步地，源极耦合、漏极求和的模拟向量-矩阵乘法运算电路还包括：电流检测输出电路，连接在所述模拟电流输出端之后，用于对所述模拟电流输出端输出的模拟电流输出信号进行处理和输出。