기계 학습용 아날로그 내적 연산기, 이를 이용한 기계 학습 프로세서 및 학습 방법

Abstract

본 발명은 기계 학습용 아날로그 내적 연산기, 이를 이용한 기계 학습 프로세서 및 학습 방법을 공개한다. 기계 학습용 아날로그 내적 연산기는 신경망에서의 입력 정보를 인버터의 문턱전압을 이용하여 시간 정보로 변환하는 전압-시간 변환기; 신경망에서의 가중치 정보를 변환한 전류를 상기 시간 정보에 응답하여 공급하는 전류-DAC; 및 상기 전압-시간 변환기 및 상기 전류-DAC의 복수개 쌍에 병렬 연결되어, 상기 공급되는 전류를 합산하여 출력 전압으로 출력하는 누산 커패시터; 를 구비하는 것을 특징으로 한다. 본 발명에 의할 경우, 비교기를 사용할 필요가 없어 소비되는 전력 소모가 감소되어 에너지 효율이 극대화되고, 출력 전압 데이터가 비트로 나누어지지 않으므로 연산 과정에서 데이터의 손실이 없어 신호 대 잡음비를 향상시킬 수 있게 된다. 또한, 디지털 곱셈 및 누산기가 불필요해짐으로써, 비트 수에 비례하여 곱셈 및 누산기의 면적이 증가하지 않게 되어, 기계 학습 인공 신경망의 전체 사이즈가 커지는 현상을 방지하게 된다.