神经网络存储器制造技术

在一实例中，一种设备可包含：存储器胞元阵列；以及神经存储器单元控制器，其耦合到所述存储器胞元阵列且经配置以在第一训练间隔期间向所述阵列的存储器胞元断言相应电压脉冲，以从与复位状态相关联的电压改变所述存储器胞元的相应阈值电压以实现相应突触权值改变。所述神经存储器单元控制器可经配置以起始期间无脉冲施加到所述存储器胞元的休眠间隔，以实现所述存储器胞元的所述改变后的相应阈值电压从与设定状态相关联的电压朝向与所述复位状态相关联的所述电压的相应电压漂移，且在所述休眠间隔之后响应于所述改变后的相应阈值电压的所述相应电压漂移而确定所述存储器胞元的输出。器胞元的输出。器胞元的输出。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】神经网络存储器


[0001]本公开大体上涉及操作设备，例如存储器，且更明确地说，涉及神经网络存储器。

技术介绍

[0002]存储器装置通常可提供为计算机或其它电子装置中的内部半导体集成电路。存在各种类型的存储器装置，包含磁性硬盘、随机存取存储器(random access memory，RAM)、只读存储器(read only memory，ROM)、动态RAM(dynamic RAM，DRAM)、同步动态RAM(synchronous dynamic RAM，SDRAM)、铁电RAM(ferroelectric RAM，FeRAM)、磁性RAM(magnetic RAM，MRAM)、电阻式RAM(resistive RAM，RRAM)、快闪存储器、相变存储器(phase change memory，PCM)等。存储器装置可以是易失性或非易失性的。非易失性存储器，例如FeRAM，可维持其所存储的逻辑状态很长一段时间，即使无外部电源存在也是这样。除非通过外部电源周期性地刷新，否则易失性存储器胞元可能随时间推移而丢失其所存储状态。
[0003]各种存储器阵列可组织成交叉点架构，其中存储器胞元(例如，两个终端胞元)位于用以存取所述胞元的第一信号线和第二信号线的相交点(例如，存取线与感测线的相交点)处。一些存储器胞元可为例如布置成三维交叉点架构(例如，3DXPoint
TM
)胞元或自选存储器(SSM)胞元的存储器胞元，其状态(例如，所存储的数据值)取决于存储器胞元的电阻和/或阈值电压。一些存储器胞元包括可充当存储器胞元(例如，3DXPoint)的选择元件和存储元件的不同硫族化物材料。在一些其它实例中，一些存储器胞元包括可充当选择元件和存储元件(例如，SSM)两者的单一硫族化物材料。
[0004]一般来说，改进存储器装置可包含增大存储器胞元密度、增大读取/写入速度、增大可靠性、增大数据保持、降低功率消耗或降低制造成本以及其它度量。
附图说明
[0005]图1说明根据本公开的各种实施例的呈存储器装置的存储器阵列形式的设备的实例。
[0006]图2说明根据本公开的实施例的支持神经网络存储器的三维存储器阵列的实例。
[0007]图3说明根据本公开的实施例的存储器阵列的实例，其展示支持神经网络存储器的存储器胞元上的操作的特征。
[0008]图4说明根据本公开的实施例的存储器胞元的阈值电压时间标绘图的实例曲线图。
[0009]图5说明根据本公开的实施例的存储器胞元的阈值电压分布的实例曲线图。
[0010]图6说明根据本公开的实施例的使用存储器装置的神经网络存储器的实例方法。
具体实施方式
[0011]本文中描述了经配置以模拟可存在于神经系统中的神经
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生物架构和/或存储突触权值以表示学习的系统、设备、装置和方法。实例设备可包含存储器胞元阵列和耦合到所
述存储器胞元阵列的神经存储器单元控制器。神经存储器单元控制器可经配置以在第一训练间隔期间向阵列的存储器胞元断言相应电压脉冲，以从与复位状态相关联的电压改变存储器胞元的相应阈值电压以实现相应突触权值改变。神经存储器单元控制器可进一步经配置以起始休眠间隔(在所述休眠间隔期间，无脉冲施加到所述存储器胞元)，以实现存储器胞元的改变后的相应阈值电压从与设定状态相关联的电压朝向与复位状态相关联的电压的相应电压漂移，且在休眠间隔之后响应于改变后的相应阈值电压的相应电压漂移而确定存储器胞元的输出。
[0012]在神经网络中，突触权值可指两个节点(例如，生物神经网络中的神经元)之间的连接的强度和/或振幅。经由生物神经网络发射的信息的性质和内容可部分地基于在节点之间形成的突触的特性(例如，突触权值)。存储器阵列可作为人工神经网络存储器(例如，神经形态系统和装置)而操作，且可经设计以实现传统计算机架构可能不可能的结果。举例来说，神经形态系统可用以实现更常与生物系统相关联的结果，例如学习、视觉(vision或visual)处理、听觉处理、高级计算、休眠、其它过程或其组合。人工神经网络在本文中可称为神经网络。
[0013]如本文中将进一步描述，存储器胞元可布置成阵列(例如，神经存储器单元)以模拟例如学习等神经
‑
生物功能性。存储器胞元可包含可响应于电压脉冲的量值和/或施加到其的电压脉冲的极性(例如，在训练间隔期间)而改变物理状态的硫族化物材料。设定物理状态为导电状态(例如，对电流流动的低电阻)，且复位物理状态为较不导电状态(例如，对电流流动的较高电阻)。硫族化物材料的物理状态在设定状态与复位状态之间的改变是至少部分地基于在可配置材料(例如，在3DXPoint存储器胞元的情况下)两端的电压量值和/或经由可配置材料施加的电流的方向和/或在可配置材料两端的电压的极性与经由可配置材料(例如，在SSM胞元的情况下)施加的电流的方向的组合而由不同材料配置造成。硫族化物材料的物理状态在设定状态与复位状态之间的改变可以模拟方式改变存储器胞元的阈值电压值。存储器胞元的硫族化物材料的模拟阈值电压改变可表示神经形态存储器系统中的突触权值。突触权值的变化可表示和/或解释为表示学习和其它生物功能。在训练间隔期间，可将一定量的电压脉冲施加到存储器胞元(例如，短设定脉冲或读取脉冲)。电压脉冲可具有例如高于或低于存储器胞元的阈值电压的量值(“亚阈值”)。可在训练间隔期间调整施加到待施加到神经存储器单元的存储器胞元的脉冲的时间长度。
[0014]在生物学中，学习事件可为神经元之间的尖峰的因果性传播使得连接突触的突触权值增大的结果。在人工神经网络中，学习事件可为训练间隔的结果。在生物学中，突触的突触权值增大可由导电性增强表示。固态存储器阵列(例如，3DXPoint或SSM胞元阵列)可模拟突触阵列，每一突触由权值或存储器胞元电导率表征。电导率越大(例如，由具有相对低阈值电压的存储器胞元展现)，突触权值越大，且存储器学习程度越高。电导率越小(例如，由具有相对高阈值电压的存储器胞元展现)，突触权值越小，且存储器学习程度越小。作为一实例，当通过电压脉冲增强存储器胞元时，突触权值和/或至少两个存储器胞元之间的连接可模拟学习。
[0015]如本文中所使用，术语“增强”是指当与具有低电导率(例如，高阈值电压和/或对电流流动的高电阻)的存储器胞元相比时，具有对应于高电导率(例如，对电流流动的低电阻)的相对低阈值电压(Vth)的存储器胞元。增强的存储器胞元表示训练间隔期间的相对较
大学习程度。换句话说，在训练间隔期间施加到存储器胞元的电压实现相应存储器胞元的相应阈值电压朝向设定状态的改变。增强的存储器胞元可视为与非增强存储器胞元相比存储较大的突触权值。训练间隔可包含向阵列的存储器胞元断言的一或多个电压脉冲。
[0016]如本文中所使用，术语“非增强”是指相较于具有高电导率(例如，低阈值电压和/或对电流流动的低电阻)的存储器胞元，具有对应于低电导率(例如，对电流流动的高电阻)的相对高阈值电压的存储器胞元本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种设备，其包括：存储器胞元阵列；以及神经存储器单元控制器，其耦合到所述存储器胞元阵列且经配置以：在第一训练间隔期间向所述阵列的多个存储器胞元断言相应多个电压脉冲，以从与复位状态相关联的电压改变所述多个存储器胞元的相应阈值电压以实现相应突触权值改变；起始期间无脉冲施加到所述多个存储器胞元的休眠间隔，以实现所述多个存储器胞元的所述改变后的相应阈值电压从与设定状态相关联的电压朝向与所述复位状态相关联的所述电压的相应电压漂移；以及响应于在所述休眠间隔之后所述改变后的相应阈值电压的所述相应电压漂移，确定所述多个存储器胞元的输出。2.根据权利要求1所述的设备，其中所述神经存储器单元控制器经配置以起始所述休眠间隔，以实现第一存储器胞元中的第一突触权值改变和第二存储器胞元中的第二突触权值改变；且其中所述第一存储器胞元具有较之于设定状态较接近于与复位状态相关联的电压的阈值电压，且所述第二存储器胞元具有较之于所述复位状态较接近于与所述设定状态相关联的电压的阈值电压；且其中所述第一突触权值改变小于所述第二突触权值改变。3.根据权利要求1所述的设备，其中所述多个存储器胞元为包含硫族化物材料以作为选择组件和存储组件操作的自选存储器(SSM)胞元。4.根据权利要求1所述的设备，其中所述多个存储器胞元分别包括硫族化物材料选择组件和相变存储组件。5.根据权利要求4所述的设备，其中所述神经存储器单元控制器经配置以在所述第一训练间隔中断言所述相应多个电压脉冲包括所述神经存储器单元控制器经配置以向所述多个存储器胞元断言所述相应多个电压脉冲以使所述相应相变存储组件从与所述复位状态相关联的材料配置改变到与从复位到设定的过渡状态相关联的材料配置。6.根据权利要求4所述的设备，其中所述神经存储器单元控制器经配置以在所述第一训练间隔中断言所述相应多个电压脉冲包括所述神经存储器单元控制器经配置以向所述多个存储器胞元断言所述相应多个电压脉冲以在所述训练间隔之后使所述相应相变存储组件从与所述复位状态相关联的材料配置朝向与所述设定状态相关联的材料配置改变。7.根据权利要求1到6中任一权利要求所述的设备，其中所述神经存储器单元控制器进一步经配置以使所述阵列的所述多个存储器胞元作为神经网络而操作，其中所述多个存储器胞元的所述改变后的相应阈值电压表示突触权值；且其中在后续训练间隔期间，额外相应多个电压脉冲各自减小所述多个存储器胞元的电阻以表示增大的突触权值。8.根据权利要求7所述的设备，其中所述神经存储器单元控制器经配置以响应于所述存储器胞元的所述输出指示已响应于所述所实现的电压漂移而发生增大的学习，在所述后续训练间隔中的一者期间向所述阵列的所述多个存储器胞元断言所述额外相应多个电压脉冲中的一者。9.根据权利要求7所述的设备，其中电压漂移的量值对应于所述神经网络的学习响应于电压漂移量值的增大或减小的增大或减小。
10.根据权利要求1到6中任一权利要求所述的设备，其中所述神经存储器单元控制器进一步经配置以使所述阵列的所述多个存储器胞元作为神经网络而操作，其中所述多个存储器胞元的所述改变后的相应阈值电压表示突触权值；且其中在后续训练间隔期间，额外相应多个电压脉冲制止改变所述多个存储器胞元的电阻和所述突触权值。11.一种设备，其包括：多个第一信号线；多个第二信号线；存储器胞元阵列；以及神经存储器单元控制器，其耦合到所述多个第一信号线和所述多个第二信号线，所述神经存储器单元控制器经配置以：经由所述多个第一信号线中的每一者在训练间隔期间断言相应多个电压脉冲，以使在与所述多个第二信号线中的每一者的相交点处耦合到所述多个第一信...

【专利技术属性】
技术研发人员：M，
申请(专利权)人：美光科技公司，
类型：发明
国别省市：