[发明专利]用于人工神经网络中的模拟神经存储器的精确编程方法和装置

权利要求书

1.一种对所选择的非易失性存储器单元进行编程以存储N个可能值中的一个可能值的方法，其中N是大于2的整数，所述所选择的非易失性存储器单元包括浮栅、控制栅端子、擦除栅端子和源极线端子，所述方法包括：

执行包括多个编程验证循环的第一编程过程，其中在所述第一编程验证循环之后在每个编程验证循环中将幅值递增的编程电压施加到所述所选择的非易失性存储器单元的端子。

2.根据权利要求1所述的方法，其中每个编程验证循环包括验证在读取或验证操作期间通过所述所选择的非易失性存储器单元的电流小于或等于第一阈值电流值。

3.根据权利要求1所述的方法，其中每个编程验证循环包括：

将第一电压施加到所述所选择的非易失性存储器单元的所述擦除栅端子和所述控制栅端子中的一者；

测量通过所述所选择的非易失性存储器单元产生的第一电流；

将第二电压施加到所述所选择的非易失性存储器单元的所述擦除栅端子和所述控制栅端子中的所述一者；

测量通过所述所选择的非易失性存储器单元产生的第二电流；

基于所述第一电压、所述第二电压、所述第一电流和所述第二电流确定斜率值；以及

基于所确定的斜率值来确定所述幅值递增的编程电压中的下一编程电压以用于下一编程验证循环。

4.根据权利要求3所述的方法，还包括：

使用所述下一编程电压编程所述所选择的非易失性存储器单元。

5.根据权利要求4所述的方法，还包括：

重复确定下一编程电压和使用所述下一编程电压编程所述非易失性存储器单元的步骤，直到在读取或验证操作期间通过所述所选择的非易失性存储器单元的电流小于或等于第一阈值电流值。

6.根据权利要求2所述的方法，还包括：

当在所述读取或验证操作期间通过所述所选择的非易失性存储器单元的所述电流小于或等于所述第一阈值电流值时，执行第二编程过程，直到在读取或验证操作期间通过所述所选择的非易失性存储器单元的电流小于或等于第二阈值电流值。

7.根据权利要求1所述的方法，其中执行第一编程过程的所述步骤还包括：

当通过所述所选择的非易失性存储器单元的电流小于或等于第三阈值电流值时，擦除所述所选择的非易失性存储器单元并重复所述第一编程过程。

8.根据权利要求7所述的方法，还包括：

执行第三编程过程，直到在读取或验证操作期间通过所述所选择的非易失性存储器单元的电流小于或等于第四阈值电流值。

9.根据权利要求6所述的方法，其中所述第二编程过程包括将幅值递增的电压脉冲施加到所述所选择的非易失性存储器单元的所述控制栅。

10.根据权利要求9所述的方法，其中所述第二编程过程还包括将幅值递增的电压脉冲施加到所述所选择的非易失性存储器单元的所述擦除栅。

11.根据权利要求9所述的方法，其中所述第二编程过程还包括将幅值递减的电压脉冲施加到所述所选择的非易失性存储器单元的所述擦除栅。

12.根据权利要求1所述的方法，其中所述所选择的非易失性存储器单元是分裂栅闪存存储器单元。

13.根据权利要求1所述的方法，其中所述所选择的非易失性存储器单元在模拟神经网络中的矢量-矩阵乘法阵列中。