本发明公开一种用于存内运算的存算单元的电流读出系统及方法,该系统包括:存算单元、接口钳位电流取样电路、支持地轨输出的电流电压转换电路、偏置电压产生电路和模数转换器;存算单元将存内运算结果以电流形式输出;接口钳位电流取样电路用于将存算单元输出的电流取样复制;支持地轨输出的电流电压转换电路用于将放大的电流信号进行电流电压转换;模数转换器用于将模拟电压信号转换为数字信号输出。本发明的接口钳位电流取样电路,可消除因电流信号过小导致电流镜器件靠近截止区带来的复制误差,提高电流的读出精度;

本发明提供的技术方案，所述接口钳位电流取样电路用于将存算单元输出的电流进行取样并复制；所述支持地轨输出的电流电压转换电路用于将放大的电流信号进行电流电压转换；所述偏置电压产生电路用于提供稳定的偏置电压；所述模数转换器用于将合适量程的模拟电压信号转换为数字信号输出给处理器。根据本发明提供的技术方案，具体而言，所述接口钳位电流取样电路包括四个PMOS管，一个NMOS管，以及一个运算放大器OA；其中，四个PMOS管分别为第一PMOS管PM1、第二PMOS管PM2、第三PMOS管PM3和第四PMOS管PM4；NMOS管为第三NMOS管NM3；并且，PM1和PM2的源极均连接电源电压VDD，PM1和PM2的漏极分别连接PM3和PM4的源极，PM1和PM2的栅极共同连接PM3和NM3的漏极，PM3和PM4的栅极共同连接偏置电压Vb；运算放大器OA的正向输入端连接参考电压Vref，运算放大器OA的反相输入端连接NM3的源极，运算放大器OA的输出端连接NM3的栅极。

在人工智能的广泛应用和高速发展过程中，人工智能的算法需要强大的算力来支撑，比如图像识别中常用的卷积算法，需要密集处理大量的规整运算，并产生大量的中间数据。而传统的冯诺依曼计算体系架构中，计算和存储功能是分离的，分别由处理器和存储器通过总线互连进行通信，庞大的数据吞吐量会带来巨大的功耗；并且随着处理器性能的飞速提升，其与存储器的性能差距越来越大，访存功耗墙的问题在人工智能领域越来越突出。为此，研究人员提出了一种以存储器为核心的计算体系架构，从存储的角度去做计算上的融合，来解决或者弱化访存功耗墙的问题，即实现存内运算，突破了人工智能算力的关键瓶颈。

存内运算架构常应用于深度学习神经网络，可高效地实现向量矩阵乘法运算，大幅提升计算速度、降低功耗。对于其中一个存算单元来说，不同的输入信号首先与该存算单元对应的权重值进行乘法运算，然后将乘法结果进行累加，以电流的形式输出乘加运算结果，最终通过读出电路将电流值转换为数字信号传输给处理器。

现有的电流读出电路结构中，专利CN111193511A中公开了一种应用于基于eFlash存算一体电路的数模混合读取电路的设计，其电路结构通过电流镜电路和可变增益跨阻放大器来实现电流取样转换，该结构具有较快的读出速度，但在单电源系统中无法支持地轨输出，导致后一级连接的模数转换器需要引入额外的参考电压和缓冲电路来消除直流偏置，占用较大的功耗和面积，不利于进行大规模的阵列集成。

本发明在集成电路技术领域有着广泛的应用前景。

发明人：虞致国 宋鑫宇 顾晓峰

江南大学是教育部直属、国家“211工程”重点建设高校和“双一流”建设高校。学校具有悠久的办学历史、厚重的文化积淀，源起1902年创建的三江师范学堂，历经国立中央大学、南京大学等发展时期；1958年南京工学院食品工业系整建制东迁无锡独立建校，成立无锡轻工业学院；1962年无锡纺织工学院并入无锡轻工业学院；1995年更名为无锡轻工大学；2001年无锡轻工大学、江南学院、无锡教育学院合并组建江南大学；2003年东华大学无锡校区并入江南大学。

本发明提供的用于存内运算的存算单元的电流读出系统及方法，与现有技术相比具备以下优点：本发明设计的接口钳位电流取样电路，可消除因电流信号过小导致电流镜器件靠近截止区带来的复制误差，有效提高了电流的读出精度。

根据本发明的技术方案，其电流读出系统的结构可有效抑制电源电压波动引起的误差，并且通过选择合适温度系数的电阻Rb可以有效抑制温漂效应。

根据本发明的技术方案，其电流电压转换电路在单电源系统下，可以支持从地轨开始输出，并且可以通过设置开关电阻网络中的开关切换实现多量程的输出，无需连接跨阻放大器和可变增益放大器，模数转换器也不需要引入参考电压和缓冲电路来消除直流偏置，显著降低了读出系统的面积和功耗，有利于电流读出系统的阵列集成。

科技成果只有通过实施开发应用，使其转化为生产力，才能取得经济效益和社会效益。成果方目标是将科技成果转化为现实生产力，期待有意愿的企业或合作单位进行合作推广或者进行产品生产。考虑合作转化、许可+合作等转化方式与企业、科学技术研究开发机构和其他组织建立合作关系。