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公开(公告)号：CN114638279A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210097706.9
申请日：2022-01-27
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明涉及存储器技术领域和机器学习领域，特别是涉及一种单样本学习相似度计算电路和方法，使用基于铁电二极管的三态内容可寻址存储器TCAM电路，存储单样本学习中记忆增强神经网络MANN提取到的特征并进行相似度计算，相似性在TCAM电路内部计算后再返回处理器，减少了传统计算机冯诺依曼架构中计算单元和存储器之间数据传输引起的能耗和延迟，本发明中TCAM电路仅使用两个可完全兼容CMOS的三维可堆叠铁电二极管组成基本单元结构，实现快速相似度计算和类别预测，与其他TCAM电路相比，其电路紧凑节能、稳定可靠，存储密度高、读写寿命长，能够有效降低单样本学习中相似度计算的硬件成本和功耗。
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公开(公告)号：CN115019856A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210947001.1
申请日：2022-08-09
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明属于存内计算领域，涉及一种基于RRAM多值存储的存内计算方法与系统，该方法包括：步骤一，设计基于阻变存储器RRAM的基本电路，采用基本电路中上下电导为一组的方式来存储多级权重；步骤二，通过改变电导来完成不同权重的映射和存储；步骤三，再通过基本电路中参与权重映射存储的RRAM单元的字线同步打开位线，将脉冲电压通过位线输入；步骤四，基于映射存储的权重和其对应输入的脉冲电压，采用电压感知型的矩阵乘加的方式得到最终结果并通过源线输出。本发明能够实现多值的电压型RRAM存内计算，有效降低存储密度，减小误差，提升部署算法的计算精度，可应用于人工智能、机器学习等算法领域的矩阵乘加运算硬件加速系统。
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公开(公告)号：CN115019856B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202210947001.1
申请日：2022-08-09
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明属于存内计算领域，涉及一种基于RRAM多值存储的存内计算方法与系统，该方法包括：步骤一，设计基于阻变存储器RRAM的基本电路，采用基本电路中上下电导为一组的方式来存储多级权重；步骤二，通过改变电导来完成不同权重的映射和存储；步骤三，再通过基本电路中参与权重映射存储的RRAM单元的字线同步打开位线，将脉冲电压通过位线输入；步骤四，基于映射存储的权重和其对应输入的脉冲电压，采用电压感知型的矩阵乘加的方式得到最终结果并通过源线输出。本发明能够实现多值的电压型RRAM存内计算，有效降低存储密度，减小误差，提升部署算法的计算精度，可应用于人工智能、机器学习等算法领域的矩阵乘加运算硬件加速系统。
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