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[发明专利]一种多沟道集成的氧离子型晶体管及其制备方法-CN202310932582.6在审
发明人：尚大山;方仁瑞;张握瑜;王菲 -专利权人：中国科学院微电子研究所
申请日： 2023-07-27 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： H01L29/10 文献下载
摘要：本申请公开一种多沟道集成的氧离子型晶体管及其制备方法，涉及半导体技术领域。所述多沟道集成的氧离子型晶体管包括：衬底、设置在所述衬底上的至少两个不同长度的沟道、设置在所述沟道两侧所述衬底上方的漏极和源极，和依次设置在所述沟道上的电解质层和栅极；其中，至少两个不同长度的所述沟道共用一个所述栅极，这样在栅极输入一个信号，可以在漏极采集多个输出电流响应作为计算资源，有利于获得更多的储池状态。
一种沟道集成离子晶体管及其制备方法

[发明专利]一种基于光电器件的存储池运算方法和电子设备-CN202310263706.6在审
发明人：尚大山;江南佳;李熠;张握瑜;方仁瑞 -专利权人：中国科学院微电子研究所
申请日： 2023-03-10 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06N3/067 文献下载
摘要：本申请公开一种基于光电器件的存储池运算方法和电子设备，涉及机器学习及人工智能领域，应用于光学器件中所搭载的自适应延时存储网络中，自适应延时存储网络包括神经网络单元和水平调制网络单元；水平调制网络单元包括依次连接的光电流输入层模块、第一全连接层模块、第二全连接层模块和调制栅压输出层模块，光电流输入层模块接收存储池层模块以响应电流形式输出的虚拟节点状态；第一全连接层模块和第二全连接层模块对多个响应电流进行数据处理，确定多个响应电流对应的电流特征向量信息；调制栅压输出层模块将多个响应电流信息由映射函数转换为调制栅压值，并将调制栅压值传输至存储池层模块，在对应的调制栅压值下得到目标光电响应输出信息。
一种基于光电器件存储运算方法电子设备

[发明专利]一种基于忆阻器的存内计算阵列结构-CN202210813007.X有效
发明人：尚大山;李熠;张握瑜;陈佳;许晓欣;窦春萌;王中锐 -专利权人：中国科学院微电子研究所
申请日： 2022-07-11 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G11C13/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于忆阻器的存内计算阵列结构，涉及集成电路领域。基于忆阻器的存内计算阵列单元包含由两个串联的互补忆阻器以及一个用于电压放大的反相器、一个用于忆阻器权重编程晶体管形成3T2R结构。多个存内计算阵列单元串联组成的阵列列结构、多个存内计算阵列单元并排放置形成的阵列行结构，以及在每行阵列行结构的连接处对应设置的输出反相器，将存内计算阵列单元中的不同阻值状态的忆阻器两两串联形成电阻分压电路实现二值权重，并且通过输出反相器实现二值神经网络中的归一化和激活函数功能，避免通用数字处理器和模数转换器的使用，高效实现二值神经网络向前传播的过程，为算力有限的边缘场景下硬件高效实现二值神经网络模型提供可能。
一种基于忆阻器计算阵列结构

[发明专利]多并行度优化方法、装置、识别方法和电子设备-CN202110662206.0有效
发明人：尚大山;李熠;张握瑜 -专利权人：中国科学院微电子研究所
申请日： 2021-06-15 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开多并行度优化方法、装置、识别方法和电子设备，涉及机器学习及人工智能领域。多并行度优化方法，运行神经网络模型的神经网络处理设备，所述神经网络处理设备具有存算一体芯片，所述方法包括：获取多并行度下所述存算一体芯片的等效电导参数；基于所述等效电导参数确定权重矩阵；基于所述权重矩阵对所述神经网络模型进行训练，确定目标权重；基于所述目标权重调整存算一体芯片的参数。方法应用于多并行度优化装置。本发明提供的方法可以使得该存算一体芯片的器件准确度得以提高，避免了器件的非理想特性导致的误差累积，可以提高器件的识别准确率。
并行优化方法装置识别电子设备

[发明专利]一种实现连续学习的神经网络模型的训练方法、装置和电子设备-CN202110686037.4在审
发明人：尚大山;张握瑜;李熠 -专利权人：中国科学院微电子研究所
申请日： 2021-06-21 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开一种实现连续学习的神经网络模型的训练方法、装置和电子设备，涉及机器学习及人工智能领域。实现连续学习的神经网络模型的训练方法，包括：获取神经网络模型的历史浮点权重；对历史浮点权重进行二值化处理，确定历史二值权重；利用神经网络模型的历史二值权重处理训练样本，获得历史二值权重的误差；基于历史浮点权重和历史二值权重的误差，确定当前实际浮点权重；根据当前实际浮点权重调节神经网络模型的浮点权重。本发明提供的方法既可以实现对当前任务的准确识别，又可以记忆之前学习过的任务，实现二值神经网络的连续学习，同时提高神经网络模型的鲁棒性，降低数据处理过程中的功耗。
一种实现连续学习神经网络模型训练方法装置电子设备

[发明专利]一种储备池计算网络优化方法及相关装置-CN202211009477.7在审
发明人：许晓欣;孙文绚;张握瑜;余杰;李熠;尚大山;赖锦茹;董大年 -专利权人：中国科学院微电子研究所
申请日： 2022-08-22 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： H04L41/0823 文献下载
摘要：本申请公开了一种储备池计算网络优化方法及相关装置，该方法包括：对输入信号进行采样，得到采样信号；通过至少两种量化方式对所述采样信号进行量化处理，得到至少两种数字信号，不同的数字信号中元素的取值不同；将所述不同的数字信号中元素对应的电压脉冲输入到由不同数量虚拟节点构建的储备池中，以便不同储备池提取所述输入信号在不同量化方式下的信号特征。通过对信号进行不同方式的量化，并将其输入到由不同数量虚拟节点构建的储备池中，可提高储备池的内部状态丰富性，进一步提高储备池系统对信号识别的准确性。
一种储备计算网络优化方法相关装置

[发明专利]一种图小样本学习的存内计算方法、装置和电子设备-CN202210681923.2在审
发明人：尚大山;张握瑜;王少聪;李熠 -专利权人：中国科学院微电子研究所
申请日： 2022-06-15 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明公开一种图小样本学习的存内计算方法、装置和电子设备，涉及机器学习及人工智能领域，开发记忆增强图网络模型实现图小样本学习功能，并采用存内计算架构进行硬件实现。方法包括：将编码器的参数进行初始化处理，将图数据集分为训练集和测试集；在训练集中随机选取一个预设类别和预设数量的支持集，将支持集输入至控制器和编码器获得第一二值特征向量；将第一二值特征向量和第一二值特征向量对应的标签存储至外部记忆单元中；在训练集中随机选取一个预设类别和预设数量的查询集，将查询集输入至控制器和编码器获得第二二值特征向量；基于第一二值特征向量和第二二值特征向量确定样本的预测类别，可以快速确定样本类别。
一种样本学习计算方法装置电子设备

[发明专利]一种新型储池存内计算的硬件实现方法、装置及电子设备-CN202210095652.2在审
发明人：尚大山;张握瑜;任宽;李熠;王菲;郭泽钰;江南佳 -专利权人：中国科学院微电子研究所
申请日： 2022-01-26 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本申请公开一种新型储池存内计算的硬件实现方法、装置及电子设备，涉及机器学习及人工智能领域。新型储池存内计算的硬件实现方法包括：获取输入模块传输至忆阻器阵列的电压信号；基于电压信号将目标时刻线性特征向量映射至忆阻器阵列；控制忆阻器阵列基于目标时刻线性特征向量确定非线性特征向量；控制忆阻器阵列基于目标时刻线性特征向量和非线性特征向量，确定目标时刻总特征向量；控制忆阻器阵列基于目标时刻总特征向量预测下一时刻的输入数据坐标，以供输出模块将输入数据坐标转换为数字信号的输出值完成输出，有效减少了计算过程中的数据的搬运，提高了储池计算的计算速率，提高了储池计算的可靠性和稳定性。
一种新型储池存内计算硬件实现方法装置电子设备

[发明专利]一种基于易失性三维忆阻器的三维储备池及其制作方法-CN202210055435.0在审
发明人：许晓欣;孙文绚;余杰;张握瑜;董大年;赖锦茹;郑旭;尚大山 -专利权人：中国科学院微电子研究所
申请日： 2022-01-18 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： H01L27/24 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于易失性三维忆阻器的三维储备池及其制作方法，三维储备池中每个通孔内的存储层、选择层和电极层构成一个忆阻器即形成一个储备池单元，基于叠层结构以及多个通孔形成一种基于易失性三维忆阻器的三维储备池，具体的本发明采用基于三维忆阻器动态特性产生的虚拟节点构建三维储备池，首先构建界面型忆阻器通过电学测试证实其易失特性，并基于该易失性忆阻器制备垂直三维阵列，通过肖特基势垒调节器件动态特性，三维储备池的不同层分别对应不同层的储备池，通过对不同层的器件分别调控来构建不同的存储池，增加了虚拟节点的丰富性，提高了系统的并行度和识别准确率，并减小了系统的面积。
一种基于易失性三维忆阻器储备及其制作方法

[发明专利]一种基于随机电阻阵列的储备池计算模型的硬件实现方法、装置及电子设备-CN202210002137.5在审
发明人：尚大山;李熠;张握瑜;王少聪;王中锐 -专利权人：中国科学院微电子研究所
申请日： 2022-01-04 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明公开一种基于随机电阻阵列的储备池计算模型的硬件实现方法、装置及电子设备，涉及机器学习及人工智能领域。方法包括：获取基于阻变器件交叉阵列生成的储备池层的随机权重；通过对阻变器件交叉阵列施加击穿电压，形成随机分布的随机电阻矩阵；通过印制电路板电路将输入信号转换为读电压信号，基于读电压信号和随机电阻矩阵进行向量矩阵乘法确定输出电压信号；重复印制电路板电路将输入信号转换为读电压信号，基于读电压信号和随机电阻矩阵进行向量矩阵乘法确定输出电压信号这一步骤，模拟储备池层的循环迭代过程，高效地硬件实现大规模随机权重和储备池计算模型，为在算力有限地边缘计算应用场景下硬件高效实现储备池计算模型提供可能。
一种基于随机电阻阵列储备计算模型硬件实现方法装置电子设备

[发明专利]一种铁电隧道结器件及其制造方法-CN202111258023.9在审
发明人：许晓欣;余杰;高兆猛;孙文绚;张握瑜;李熠;尚大山 -专利权人：中国科学院微电子研究所
申请日： 2021-10-27 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： H01L45/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种铁电隧道结器件及其制造方法，铁电隧道结器件包括依次层叠的第一电极、介质层、铁电层和第二电极，其中铁电层的厚度小于5纳米，铁电层厚度较薄，首先能够为器件提供较大的隧穿电流，其次较薄的铁电层能够增大铁电隧道结器件中的退极化场强度，加速退极化，降低数据保持能力，得到易失性的数据存储器件。该易失性的铁电隧道结器件可以应用于储备池计算网络系统，利用铁电隧道结器件在运行过程中采集出的多个极化电流作为储备池计算网络系统的虚拟节点，可以将数据并行输入该多个虚拟节点，即基于铁电隧道结器件的储备池计算网络系统可以并行处理数据，高效的进行神经网络模型的计算，满足神经网络模型进行高效训练的需求。
一种隧道器件及其制造方法

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