[发明专利]不规则卷积核卷积神经网络硬件加速系统及计算方法

权利要求书

1.一种不规则卷积核卷积神经网络硬件加速系统，包括主机和存储器，其特征在于，还包括与所述主机和所述存储器连接的硬件加速器，所述硬件加速器包括控制模块、补零模块、卷积核权重缓存模块、数据缓存模块、核心计算模块和中间结果缓存模块，其中，所述控制模块与所述主机连接，所述补零模块、所述卷积核权重缓存模块、所述数据缓存模块、所述核心计算模块和所述中间结果缓存模块分别连接所述控制模块连接，补零模块与所述存储器连接，所述卷积核权重缓存模块分别连接所述控制模块和所述核心计算模块。

2.如权利要求1所述的不规则卷积核卷积神经网络硬件加速系统，其特征在于，还包括窗口组装模块，所述窗口组装模块与所述控制模块连接，且所述窗口组装模块连接所述数据缓存模块和所述核心计算模块。

3.如权利要求1所述的不规则卷积核卷积神经网络硬件加速系统，其特征在于，所述补零模块连接所述数据缓存模块，所述中间结果缓存模块连接所述核心计算模块。

4.如权利要求2所述的不规则卷积核卷积神经网络硬件加速系统，其特征在于，所述核心计算模块包括乘累加单元、激活函数单元和池化层单元，所述乘累加单元连接所述激活函数单元和所述窗口组装模块，所述池化层单元连接所述激活函数单元和所述中间结果缓存模块。

5.一种不规则卷积核卷积神经网络硬件加速系统的计算方法，其特征在于，包括权利要求1-4任意一项所述的不规则卷积核卷积神经网络硬件加速系统，所述计算方法包括：

S1、对N×M数据通过任意方式补零；

S2、组成数据窗口，提取不归则卷积核对应的有效的数据点，并将数据和对应的卷积核的值进行相乘，并实现累加。

6.如权利要求5所述的不规则卷积核卷积神经网络硬件加速系统的计算方法，其特征在于，在S2中，根据不规则卷积核的形状提取出有效的所述数据，然后输入到乘累加单元与所述不规则卷积核中的权重相乘并累加。