제1항에 있어서, 상기 뉴로모픽 메모리 장치는상기 입력신호의 희소성(Sparsity)이 검출되면 상기 입력신호와 연결된 워드라인만을 통해 상기 인공지능 신경망의 읽기 동작을 수행하는 것을 특징으로 하는 뉴로모픽 메모리 장치.

제1항에 있어서, 상기 뉴로모픽 메모리 장치는상기 워드라인에 의해 발생한 상기 복수의 낸드 셀 스트링들의 출력 전류가 상기 비트라인 방향으로 흘러 시간에 따라 합쳐지는 방식(temporal-sum)으로 상기 비트라인을 동작시켜 상기 낸드 셀의 가중치를 읽는 것을 특징으로 하는 뉴로모픽 메모리 장치.

복수의 낸드 셀 스트링들로 구성된 3차원 메모리 소자;출력신호를 출력하고 상기 3차원 메모리 소자의 제1축을 구성하며 상기 복수의 낸드 셀 스트링들 간의 동일 제1축에 존재하는 낸드 셀들을 연결하는 비트라인;입력신호를 입력받고 상기 3차원 메모리 소자의 제2축을 구성하며 상기 복수의 낸드 셀 스트링들 간의 동일 제2축에 존재하는 낸드 셀들을 연결하는 워드라인; 및인공지능 신경망의 레이어를 구성하고 상기 3차원 메모리 소자의 제3축을 구성하며 상기 복수의 낸드 셀 스트링들 간의 동일 제3축에 존재하는 낸드 셀들을 연결하여 상기 레이어의 가중치를 상기 비트라인 및 상기 워드라인이 교차하고 있는 셀로 대응시키는 스트링 선택 라인;을 포함하고,상기 인공지능 신경망의 레이어를 상기 스트링 선택 라인으로 일대일 대응시키고, 상기 스트링 선택 라인의 증가에 따라 상기 인공지능 신경망의 레이어를 순차적으로 배치하는 것을 특징으로 하는 뉴로모픽 메모리 장치.

제1항에 있어서, 상기 뉴로모픽 메모리 장치는상기 인공지능 신경망의 입력 개수가 상기 워드라인의 개수보다 큰 경우에는 상기 스트링 선택 라인으로 네트워크 토폴로지를 구성하여 상기 인공지능 신경망을 구성하는 것을 특징으로 하는 뉴로모픽 메모리 장치.

제2항에 있어서, 상기 뉴로모픽 메모리 장치는복수의 인접한 스트링 선택 라인들을 묶어서 상기 네트워크 토폴로지를 구성하는 것을 특징으로 하는 뉴로모픽 메모리 장치.

제1항에 있어서, 상기 뉴로모픽 메모리 장치는상기 인공지능 신경망의 출력 레이어에서의 출력 노드의 개수와 동일하게 상기 비트라인의 개수를 구성하는 것을 특징으로 하는 뉴로모픽 메모리 장치.

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제1항에 있어서, 상기 뉴로모픽 메모리 장치는 상기 낸드 셀들을 통해 상기 인공지능 신경망의 시냅스를 구현하고 상기 낸드 셀들에 가중치를 저장하는 것을 특징으로 하는 뉴로모픽 메모리 장치.

뉴로모픽 메모리 장치; 및상기 뉴로모픽 메모리 장치를 통해 입출력되는 입력 스파이크 및 출력 스파이크를 처리하는 뉴로모픽 연산 장치를 포함하고,상기 뉴로모픽 메모리 장치는제1축으로 배열한 낸드 셀 레이어 및 상기 낸드 셀 레이어 내에서 제2축으로 배열한 복수의 낸드 셀들을 각각 포함하는 복수의 낸드 셀 스트링들을 포함하고, 제3축으로 상기 낸드 셀 레이어를 배열한 3차원 메모리 소자;상기 출력 스파이크를 출력하고 상기 3차원 메모리 소자의 상기 제1축을 구성하며 상기 복수의 낸드 셀 스트링들 간의 동일 제1축에 존재하는 낸드 셀들을 연결하는 비트라인;상기 입력 스파이크를 입력받고 상기 3차원 메모리 소자의 상기 제2축을 구성하며 상기 복수의 낸드 셀 스트링들 간의 동일 제2축에 존재하는 낸드 셀들을 연결하는 워드라인; 및인공지능 신경망의 레이어를 구성하고 상기 3차원 메모리 소자의 상기 제3축을 구성하며 상기 복수의 낸드 셀 스트링들 간의 동일 제3축에 존재하는 낸드 셀들을 연결하여 상기 레이어의 가중치를 상기 비트라인 및 상기 워드라인이 교차하고 있는 셀로 대응시키는 스트링 선택 라인을 포함하고,상기 인공지능 신경망의 레이어를 상기 스트링 선택 라인으로 일대일 대응시키고, 상기 스트링 선택 라인의 증가에 따라 상기 인공지능 신경망의 레이어를 순차적으로 배치하는 것을 특징으로 하는 뉴로모픽 메모리를 이용한 뉴로모픽 시스템.

제9항에 있어서, 상기 인공지능 신경망은스파이킹 뉴럴 네트워크(Spiking Neural Network, SNN)인 것을 특징으로 하는 뉴로모픽 메모리를 이용한 뉴로모픽 시스템.

제9항에 있어서, 상기 뉴로모픽 메모리 장치는상기 인공지능 신경망의 입력 개수가 상기 워드라인의 개수보다 큰 경우에는 상기 스트링 선택 라인으로 네트워크 토폴로지를 구성하여 상기 인공지능 신경망을 구성하는 것을 특징으로 하는 뉴로모픽 메모리를 이용한 뉴로모픽 시스템.

제9항에 있어서, 상기 뉴로모픽 메모리 장치는상기 인공지능 신경망의 출력 레이어에서의 출력 노드의 개수가 동일하게 상기 비트라인의 개수를 구성하는 것을 특징으로 하는 뉴로모픽 메모리를 이용한 뉴로모픽 시스템.

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제9항에 있어서, 상기 뉴로모픽 메모리 장치는 상기 낸드 셀들을 통해 상기 인공지능 신경망의 시냅스를 구현하고 상기 낸드 셀들에 가중치를 저장하는 것을 특징으로 하는 뉴로모픽 메모리를 이용한 뉴로모픽 시스템.

제9항에 있어서, 상기 뉴로모픽 메모리 장치는상기 입력 스파이크의 희소성(Sparsity)이 검출되면 상기 입력 스파이크와 연결된 워드라인만을 통해 상기 인공지능 신경망의 읽기 동작을 수행하는 것을 특징으로 하는 뉴로모픽 메모리를 이용한 뉴로모픽 시스템.

제9항에 있어서, 상기 뉴로모픽 메모리 장치는상기 워드라인에 의해 발생한 상기 복수의 낸드 셀 스트링들의 출력 전류가 상기 비트라인 방향으로 흘러 시간에 따라 합쳐지는 방식(temporal-sum)으로 상기 비트라인을 동작시켜 상기 낸드 셀의 가중치를 읽는 것을 특징으로 하는 뉴로모픽 메모리를 이용한 뉴로모픽 시스템.