[發(fā)明專利]適用于差分SRAM存儲單元的存算一體化存儲陣列結構有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110872089.0 | 申請日: | 2021-07-30 |
| 公開(公告)號: | CN113593618B | 公開(公告)日: | 2023-04-28 |
| 發(fā)明(設計)人: | 賀雅娟;王梓霖;黃茂航;駱宏陽;張波 | 申請(專利權)人: | 電子科技大學 |
| 主分類號: | G11C7/12 | 分類號: | G11C7/12;G11C8/08;G06N3/063 |
| 代理公司: | 成都點睛專利代理事務所(普通合伙) 51232 | 代理人: | 孫一峰 |
| 地址: | 611731 四川省*** | 國省代碼: | 四川;51 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 適用于 sram 存儲 單元 一體化 陣列 結構 | ||
本發(fā)明屬于集成電路技術領域,具體的說是涉及一種適用于差分SRAM存儲單元的存算一體化存儲陣列結構。本發(fā)明通過在傳統(tǒng)SRAM存儲陣列電路基礎上將讀寫位線分為BL、BLB和RBL、RBLB兩組,并且增加兩根讀字線RWL和RWLB加載反相輸入信號,從而實現(xiàn)了在SRAM存儲陣列內進行二值點積運算。
技術領域
本發(fā)明屬于集成電路技術領域,具體的說是涉及一種適用于差分SRAM存儲單元的存算一體化存儲陣列結構。
背景技術
近年來,物聯(lián)網和人工智能等應用技術的高速發(fā)展,這些應用大多依賴于大量的數(shù)據(jù)處理與傳輸。卷積神經網絡是人工智能領域中應用于計算機視覺、自然語言處理等方面的最成功的算法之一,其中卷積層需要對輸入數(shù)據(jù)和權重進行大量的點積運算。在目前普遍使用的馮諾依曼計算機體系架構中,中央處理器與存儲電路之間的數(shù)據(jù)傳輸是公認的速度與功耗的瓶頸。SRAM存內計算陣列電路不僅可以保留SRAM原有的數(shù)據(jù)存儲與讀寫功能,還可以在存儲陣列內部實現(xiàn)多種運算操作,實現(xiàn)存算一體化,大大減少處理器與SRAM之間的數(shù)據(jù)搬移量,從而在減小系統(tǒng)功耗的同時提高運算速度。
目前在集成電路設計中,常用的SRAM存儲陣列電路結構如圖1所示。這樣的陣列電路無法在其內部實現(xiàn)點積運算。
發(fā)明內容
針對傳統(tǒng)SRAM陣列電路無法實現(xiàn)存內計算的問題,本發(fā)明提出了一種適用于差分SRAM存儲單元的存算一體化存儲陣列結構,通過結構上的創(chuàng)新設計實現(xiàn)存內計算功能。
本發(fā)明的技術方案是:
適用于差分SRAM存儲單元的存算一體化存儲陣列結構,所述存儲陣列結構包括N行M列個存儲單元、M個ADC和M個靈敏放大器,其特征在于,每一列的存儲單元連接有BL、BLB、RBL、RBLB四根信號線,其中BL與BLB信號線是寫操作位線,用于在寫操作時加載數(shù)據(jù),RBL與RBLB信號線是讀操作位線,在SRAM模式中用于讀出單元存儲的數(shù)據(jù),在存內計算模式中用于讀出輸入與權重的乘積結果;每一行的存儲單元連接有WL、RWL、RWLB三根信號線,其中WL信號線是寫操作字線,用于在寫入操作時選中行,RWL與RWLB是讀操作字線,用于在讀操作時選中行,在SRAM模式中RWL與RWLB均為高電平有效,在存內計算模式中根據(jù)輸入不同,RWL和RWLB加載反相信號;所述存儲陣列結構具有SRAM模式和存內計算模式,信號線RWL和RWLB電平相同時為SRAM模式,反相時為存內計算模式;ADC和靈敏放大器的輸入端均與RBL信號線和RBLB信號線連接,SRAM模式使用靈敏放大器輸出,而存內計算模式將RBL與RBLB短接后使用ADC輸出。
適用于差分SRAM存儲單元的存算一體化存儲陣列結構使用10管存儲單元。10管存儲單元中的第一PMOS源極連接電源電壓,漏極連接第一NMOS管的漏極、第五NMOS管的柵極以及第三NMOS管的漏極(記為節(jié)點Q),柵極連接第一NMOS管的柵極并與節(jié)點QB相連。第二PMOS管源極連接電源電壓,漏極連接第二NMOS管的漏極、第七NMOS管的柵極以及第四NMOS管的漏極(記為節(jié)點QB),柵極連接第二NMOS管的柵極并與節(jié)點Q相連。第三和第四NMOS管柵極接寫字線WL,源極分別接寫位線BL和BLB。第六NMOS管源極接讀位線RBL、柵極接讀字線RWL、漏極接第五NMOS管漏極。第八NMOS管源極接讀位線RBLB、柵極接讀字線RWLB、漏極接第七NMOS管漏極。第一、第二、第五以及第七NMOS管源極均接地。
本發(fā)明的有益效果為:本發(fā)明提出了一種適用于差分存儲單元的可以實現(xiàn)二值點積運算的存算一體化存儲陣列結構,本發(fā)明提出的陣列電路結構使得本發(fā)明可以在存儲陣列內實現(xiàn)二值點積運算,本發(fā)明能夠用于神經網絡加速器,提高系統(tǒng)的運算速度和能量效率。
附圖說明
圖1為傳統(tǒng)SRAM陣列電路結構示意圖。
圖2為本發(fā)明提出的適用于差分SRAM存儲單元的存算一體化存儲陣列結構示意圖。
圖3為10管SRAM存儲單元結構示意圖。
具體實施方式
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