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公開番号2025119617
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-08-14
出願番号2025069552,2024024504
出願日2025-04-21,2020-02-03
発明の名称半導体装置
出願人株式会社半導体エネルギー研究所
代理人
主分類G06N 3/065 20230101AFI20250806BHJP(計算;計数)
要約【課題】少ない消費電力で積和演算が可能な半導体装置を提供する。
【解決手段】回路MC、MCrを有する半導体装置であって、回路MCは、保持部HCと、第1トランジスタと、を有し、回路は、保持部HCrと、第2トランジスタと、を有する。回路のそれぞれは、第1、第2入力配線X1L、X2Lと、第1、第2配線OL、OLBと、に電気的に接続されている。保持部HCは、第1トランジスタに流れる第1電流を保持する機能を有し、保持部HCrは、第2トランジスタに流れる第2電流を保持する機能を有し、第1、第2電流は、第1データに応じて定まる。第1、第2入力配線に、第2データに応じた電位が入力されることによって、回路MCは、第1配線又は第2配線の一方に電流を出力し、回路MCrは、第1配線又は第2配線の他方に電流を出力する。回路が第1配線又は第2配線に出力する電流の量は、第1データと第2データと、に応じて決まる。
【選択図】図9
特許請求の範囲【請求項１】
メモリセルと、
定電流源回路を有する第１の回路と、
第２の回路と、を有し、
前記メモリセルは、配線を介して前記第１の回路と電気的に接続され、
前記メモリセルは、前記配線を介して前記第２の回路と電気的に接続され、
前記第１の回路は、前記定電流源回路を用いて重み係数に応じた電流を前記メモリセルに供給する機能を有し、
前記メモリセルは、前記重み係数に応じた電流を保持する機能を有し、
前記第２の回路は、演算を行う機能を有する半導体装置。
続きを表示（約 74 文字）【請求項２】
請求項１において、
前記第２の回路は、ニューラルネットワークの活性化関数の演算を行う機能を有する半導体装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明の一態様は、半導体装置、及び電子機器に関する。
続きを表示（約 3,500 文字）【０００２】
なお本発明の一態様は、上記の技術分野に限定されない。本明細書等で開示する発明の
技術分野は、物、方法、又は、製造方法に関するものである。又は、本発明の一態様は、
プロセス、マシン、マニュファクチャ、又は、組成物（コンポジション・オブ・マター）
に関するものである。そのため、より具体的に本明細書で開示する本発明の一態様の技術
分野としては、半導体装置、表示装置、液晶表示装置、発光装置、蓄電装置、撮像装置、
記憶装置、信号処理装置、プロセッサ、電子機器、システム、それらの駆動方法、それら
の製造方法、又はそれらの検査方法を一例として挙げることができる。
【背景技術】
【０００３】
現在、人間の脳の仕組みを模した集積回路の開発が盛んに進められている。当該集積回
路は、脳の仕組みが電子回路として組み込まれており、人間の脳の「ニューロン」と「シ
ナプス」に相当する回路を有する。そのため、そのような集積回路を、「ニューロモーフ
ィック」や「ブレインモーフィック」や「ブレインインスパイア」と呼ぶこともある。当
該集積回路は、非ノイマン型アーキテクチャを有し、処理速度の増加に伴って消費電力が
大きくなるノイマン型アーキテクチャと比較して、極めて少ない消費電力で並列処理を行
えると期待されている。
【０００４】
「ニューロン」と「シナプス」とを有する神経回路網を模した情報処理のモデルは、人工
ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）と呼ばれる。例えば、非特許文献１、及び非特許文献
２には、ＳＲＡＭ（ＳｔａｔｉｃＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）を用い
て、人工ニューラルネットワークを構成した演算装置について開示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
Ｍ．Ｋａｎｇｅｔａｌ．， ”ＩＥＥＥＪｏｕｒｎａｌＯｆＳｏｌｉｄ－ＳｔａｔｅＣｉｒｃｕｉｔｓ”，２０１８，Ｖｏｌｕｍｅ５３，Ｎｏ．２，ｐ．６４２－６５５．
Ｊ．Ｚｈａｎｇｅｔａｌ．， “ＩＥＥＥＪｏｕｒｎａｌＯｆＳｏｌｉｄ－ＳｔａｔｅＣｉｒｃｕｉｔｓ”，２０１７，Ｖｏｌｕｍｅ５２，Ｎｏ．４，ｐ．９１５－９２４．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
人工ニューラルネットワークでは、２つのニューロン同士を結合するシナプスの結合強
度（重み係数という場合がある。）と、２つのニューロン間で伝達する信号と、を乗じる
計算が行われる。特に、階層型の人工ニューラルネットワークでは、第１層の複数の第１
ニューロンと第２層の第２ニューロンの一との間のそれぞれのシナプスの結合強度と、第
１層の複数の第１ニューロンから第２層の第２ニューロンの一に入力されるそれぞれの信
号と、を乗じて足し合わせる必要があり、人工ニューラルネットワークの規模に応じて、
例えば、当該結合強度の数、当該信号を示すパラメータの数が決まる。つまり、人工ニュ
ーラルネットワークは、階層の数、ニューロン数などが多くなる程、「ニューロン」及び
「シナプス」のそれぞれに相当する回路の数が多くなり、演算量も膨大になることがある
。
【０００７】
チップを構成する回路の数が増えると消費電力が高くなり、装置の駆動時に発生する発
熱量も大きくなる。特に、発熱量が高くなるほど、チップに含まれている回路素子の特性
に影響が出るため、チップを構成する回路は温度による影響を受けにくい回路素子を有す
ることが好ましい。また、チップに含まれているトランジスタや電流源などの特性がばら
つくと、演算結果もばらついてしまう。
【０００８】
本発明の一態様は、階層型の人工ニューラルネットワークが構築された半導体装置など
を提供することを課題の一とする。又は、本発明の一態様は、消費電力が低い半導体装置
などを提供することを課題の一とする。又は、本発明の一態様は、環境の温度の影響を受
けにくい半導体装置などを提供することを課題の一とする。又は、本発明の一態様は、ト
ランジスタの特性ばらつきの影響を受けにくい半導体装置などを提供することを課題の一
とする。又は、本発明の一態様は、電流源の特性ばらつきの影響を受けにくい半導体装置
などを提供することを課題の一とする。又は、本発明の一態様は、新規な半導体装置など
を提供することを課題の一とする。
【０００９】
なお本発明の一態様の課題は、上記列挙した課題に限定されない。上記列挙した課題は
、他の課題の存在を妨げるものではない。なお他の課題は、以下の記載で述べる、本項目
で言及していない課題である。本項目で言及していない課題は、当業者であれば明細書又
は図面等の記載から導き出せるものであり、これらの記載から適宜抽出することができる
。なお、本発明の一態様は、上記列挙した課題、及び他の課題のうち、少なくとも一つの
課題を解決するものである。なお、本発明の一態様は、上記列挙した課題、及び他の課題
の全てを解決する必要はない。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
（１）
本発明の一態様は、第１回路と、第２回路と、を有する半導体装置であって、第１回路
は、第１保持部と、第１駆動トランジスタと、を有し、第２回路は、第２保持部と、第２
駆動トランジスタと、を有し、第１回路は、第１入力配線、第２入力配線、第１配線、及
び、第２配線に電気的に接続され、第２回路は、第１入力配線、第２入力配線、第１配線
、及び、第２配線に電気的に接続され、第１保持部は、第１配線から第１駆動トランジス
タのソース－ドレイン間に流れる第１電流に応じた第１電位を保持する機能を有し、第２
保持部は、第２配線から第２駆動トランジスタのソース－ドレイン間に流れる第２電流に
応じた第２電位を保持する機能を有し、第１駆動トランジスタは、第１駆動トランジスタ
のソース－ドレイン間において、保持された第１電位に応じた第１電流を流す機能を有し
、第２駆動トランジスタは、第２駆動トランジスタのソース－ドレイン間において、保持
された第２電位に応じた第２電流を流す機能を有し、第１回路は、第１入力配線に第１レ
ベル電位が入力され、かつ第２入力配線に第２レベル電位が入力されたときに、第１電流
を第１配線に出力する機能と、第１入力配線に第２レベル電位が入力され、かつ第２入力
配線に第１レベル電位が入力されたときに、第１電流を第２配線に出力する機能と、第１
入力配線に第２レベル電位が入力され、かつ第２入力配線に第２レベル電位が入力された
ときに、第１電流を第１配線、及び第２配線に出力しない機能と、を有し、第２回路は、
第１入力配線に第１レベル電位が入力され、かつ第２入力配線に第２レベル電位が入力さ
れたときに、第２電流を第２配線に出力する機能と、第１入力配線に第２レベル電位が入
力され、かつ第２入力配線に第１レベル電位が入力されたときに、第２電流を第１配線に
出力する機能と、第１入力配線に第２レベル電位が入力され、かつ第２入力配線に第２レ
ベル電位が入力されたときに、第２電流を第１配線、及び第２配線に出力しない機能と、
を有し、第１電流、第２電流のそれぞれは、第１データに応じた電流量を有し、第１入力
配線、第２入力配線、第３入力配線、第４入力配線のそれぞれに入力される第１レベル電
位、第２レベル電位は、第２データに応じて決められる、半導体装置である。
（【００１１】以降は省略されています）

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