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[发明专利]一种亚阈区低功耗存算一体CMOS电路结构-CN202011260920.9有效
发明人：胡绍刚;雷谕霖;周桐;邓阳杰;刘洋;于奇 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-11-12 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G11C11/419 文献下载
摘要：本发明属于计算机架构技术领域，具体来说是涉及一种亚阈区低功耗存算一体CMOS电路结构。本发明是MOSFET工作在亚阈区时的电流‑电压指数关系，使单个MOSFEET在不同的源漏电压VDS、栅源电压VGS下，输出不同大小的源漏电流IDsub，从而实现低功耗设计的同时完成源漏电压VDS与栅源电压VGS在电流模式下的加法运算。在6T SRAM的单比特存储模块结构的基础上，增加运算模块用于运算实现，增加读取控制模块用于运算结果的选择性读取。运算模块中有电流模式单管加法器等运算单元结构，根据亚阈区下电流‑电压所具有的指数关系,通过输入特定的Vin使其输出不同大小的电流。相比于传统的SRAM存储单元，在保持单元结构面积小的同时，使得数据在存储的同时可进行运算，实现了存算一体的功能。
一种亚阈区低功耗一体 cmos 电路结构

[发明专利]一种基于参数量化共享的神经形态处理器-CN201810501446.0有效
发明人：胡绍刚;张成明;乔冠超;刘夏恺;雷谕霖;刘洋;于奇 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2018-05-23 - 公布日： 2021-12-17 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明涉及神经形态硬件技术领域，尤其涉及一种参数量化共享的神经形态处理器。本发明的处理器在现有的神经形态处理器架构中引入了参数量化共享结构，具体为通过量化参数控制模块，用于在神经形态处理器初始化阶段从神经形态处理器外部(外部存储、外部上位机等)读取所述量化参数并写入量化参数存储模块，而在神经形态处理器运行阶段直接从神经形态处理器外部(外部存储、外部上位机等)读取当前突触类型，并根据所读取的突触类型从量化参数存储模块读取该突触类型对应的量化参数以配置所述神经元计算模块。从而有效地节约处理器的存储空间、大幅度地缩小处理器面积、极大地提高处理器计算效率、降低计算功耗。
一种基于参数量化共享神经形态处理器