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[发明专利]一种基于随机计算的增函数实现装置-CN202010322059.8有效
发明人：王瑶;邱禹欧;秦子迪;董虹希;郑沐晗;王宇宣 -专利权人：南京惟心光电系统有限公司
申请日： 2020-04-22 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06F7/544 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于随机计算的增函数实现装置。该装置包括截位单元、部分值λ生成单元、部分值#imgabs0#生成单元、随机序列发生单元、逻辑计算单元和计数器，其中，截位单元用于把输入数据拆分为表示分段序号的数据和表示段内位置的剩余有效数据d两部分；部分值λ生成单元用于生成目标函数值的一个部分值λ；部分值#imgabs1#生成单元用于生成目标函数值的另一个部分值#imgabs2#随机序列发生单元用于将目标函数的三个部分值λ、#imgabs3#和d转换为随机序列；逻辑计算单元用于完成随机序列的乘法等基本运算；计数器用于将统计逻辑计算单元产生的随机序列转换为计算结果的二进制表示。相较于已有的增函数实现装置，本发明不仅硬件资源消耗少且计算精度更高。
一种基于随机计算函数实现装置

[发明专利]一种数据流驱动的可重构处理器芯片及可重构处理器集群-CN202310047127.8在审
发明人： 秦子迪;唐士斌;欧阳鹏 -专利权人：北京清微智能科技有限公司
申请日： 2023-01-31 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F15/78 文献下载
摘要：本申请公开了一种数据流驱动的可重构处理器芯片及可重构处理器集群。其中可重构处理器芯片包括：多个基于分布式存储的可重构处理单元，可重构处理单元各部件之间逻辑互联，其中各部件包括：可重构计算部件，用于对数据进行计算；数据流控制器，采用数据流驱动模式，数据流驱动模式根据计算任务的数据流信息和上下游可重构处理单元的消息传递来控制计算和数据传输任务的启动和结束；分布式存储器，用于实现对应的可重构处理单元的数据存储；可编程数据路由单元，用于实现多个可重构处理单元之间的通信，用于控制数据包的走向，实现灵活的数据包传输。
一种数据流驱动可重构处理器芯片集群

[发明专利]面向具有对称性的非线性函数通用计算装置和方法-CN201910321975.7有效
发明人：潘红兵;朱杏伟;孙华庆;秦子迪;查羿;王宇宣;李丽;李伟 -专利权人：南京大学
申请日： 2019-04-22 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06F7/544 文献下载
摘要：本发明提供了一种面向具有对称性的非线性函数的通用计算装置和方法。计算装置包括取绝对值单元、地址索引单元、查找表单元、乘加单元、取符号位单元、减法器和选择器。其中，地址索引单元包括比较器、控制器、地址寄存器和分段端点存储器。本发明提供的面向具有对称性的非线性函数计算装置，可以计算任意具有轴对称或中心对称的非线性函数值，具有一定的通用性。同时本发明根据目标分段线性函数与原始非线性函数的最大绝对误差对原始非线性函数进行分段处理，可实现近似计算结果的精度可控。
面向具有对称性非线性函数通用计算装置方法

[发明专利]一种LSTM神经网络的FPGA加速器及其加速方法-CN201910359395.7有效
发明人：潘红兵;查羿;郭良蛟;秦子迪;苏岩;朱杏伟 -专利权人：南京大学
申请日： 2019-04-30 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明提供了一种LSTM神经网络的FPGA加速器及其加速方法。加速器包括数据分发单元、运算单元、控制单元和存储单元；运算单元包括稀疏矩阵向量乘模块、非线性激活函数模块和按元素乘加计算模块；控制单元发出控制信号给数据分发单元，数据分发单元从存储单元中读取输入激励值和神经网络权重参数，并输入到运算单元进行运算。本发明按非零权重值的个数均匀地分配给每个运算单元，这样不会造成运算资源的闲置，从而提高整个网络的运算性能。同时，采用稀疏网络的形式存储剪枝后的神经网络，每一列的权重值存储在同一个地址空间，并根据行索引对其进行编码，在保证精度的情况下，提高了运算性能和数据吞吐率。
一种 lstm 神经网络 fpga 加速器及其加速方法

[发明专利]基于FPGA的可重构线性方程组求解加速器-CN201810412917.0有效
发明人：潘红兵;苏岩;秦子迪;何书专;李丽;李伟 -专利权人：南京大学
申请日： 2018-04-30 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06F30/331 文献下载
摘要：本发明提供了的基于FPGA的可重构线性方程组求解加速器，包括：数据分配模块，用于将内部存储器中的数据分配给计算阵列模块,根据输入系数矩阵的规模和类型，在主控制模块的控制下调整数据分配的方式；主程序控制模块，用于控制数据分配模块、重构控制模块和计算阵列模块的运行以及各模块之间的通信；重构控制模块，用于根据系数矩阵的规模和类型重新设置计算方式；内部存储器模块，用于存储系数矩阵和向量数据；计算阵列模块，用于计算线性方程组的解。发明设计的重构方法可以同时调整数据的存储和传输方式，在对运算资源和运算精度不同需求的场景下可采用不同的运算模式，相比于现有的线性方程组求解加速器，具有更好的通用性。
基于 fpga 可重构线性方程组求解加速器

[发明专利]用于BNN硬件加速器的双向并行处理卷积加速系统-CN201810480881.X有效
发明人：潘红兵;查羿;王宇宣;朱杏伟;秦子迪;姚鑫;李丽;何书专;李伟 -专利权人：南京大学
申请日： 2018-05-18 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明提供了一种用于BNN硬件加速器的双向数据级并行处理卷积加速系统包括：存储单元，用于存储输入的激励数据、卷积核参数以及该层卷积运算结束后的结果；运算控制器，控制各个卷积层之间数据的传递、激励的输入与读取卷积核参数的读取、参数运算以及计算结果的存储；卷积运算模块，根据所述控制器指令，读取缓冲单元里的数据和参数，完成卷积操作；数据搬运模块，根据运算控制器的配置信息，将所有参数与激励数据从片外DDR搬运至片上存储器。通过增加运算资源和数据存储资源的开销，大大提高了运算吞吐率。
用于 bnn 硬件加速器双向并行处理卷积加速系统

[发明专利]一种基于块循环稀疏矩阵的神经网络加速系统-CN201811284262.X有效
发明人：潘红兵;秦子迪;朱志炜;郭良蛟;查弈;陈轩;沈庆宏 -专利权人：南京大学
申请日： 2018-10-30 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明涉及基于块循环稀疏矩阵的神经网络加速系统，包括：可扩展的处理单元阵列，存储有神经网络的部分权值，对压缩的网络进行解码和运算；主控制器主要负责对运算流程的控制；激励分发单元，在主控制器的控制下，向可扩展的处理单元阵列分发非零的运算数据。有益效果为：有效利用了块循环稀疏矩阵的特点，减轻了稀疏矩阵向量乘运算负载不均衡的问题，提高运算单元利用率；通过利用激励和权重的稀疏性，减少了片上存储的使用，跳过了冗余的运算，从而提高硬件加速器的吞吐率，满足处理深度神经网络的实时性要求。
一种基于循环稀疏矩阵神经网络加速系统

[发明专利]一种基于块循环稀疏矩阵神经网络的编解码方法-CN201811279234.9有效
发明人：潘红兵;秦子迪;朱杏伟;孙华庆;苏岩;朱棣;吴加维;沈庆宏 -专利权人：南京大学
申请日： 2018-10-30 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： H03M7/30 文献下载
摘要：本发明涉及基于块循环稀疏矩阵神经网络的编解码方法，对具有块循环稀疏权值矩阵的全连接神经网络进行压缩编码；利用权值矩阵的循环特性和稀疏性，设计的采取掩模矩阵和非零值列表的编码方法；利用输入激励的稀疏性，设计的采取掩模向量和非零值列表的编码方法；充分利用了掩模矩阵和循环矩阵的特点，采用了硬件友好的解码方法。有益效果为：对稀疏的输入激励向量和权值矩阵同时进行压缩编码，有效减少数据所需的存储空间和运算过程中搬运数据所需的存储接入次数。在神经网络运算过程中，该方法能够有效降低访存消耗的能量，便于处理器跳过不必要的运算，提高硬件系统的吞吐率。
一种基于循环稀疏矩阵神经网络解码方法

[发明专利]一种近似计算tanh函数的装置-CN201911034169.8有效
发明人：潘红兵;邱禹欧;秦子迪;王宇宣;沈庆宏 -专利权人：南京大学
申请日： 2019-10-29 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G06F7/575 文献下载
摘要：本发明公开了一种近似计算tanh函数的装置，包括输入补码选择单元、常数乘法单元、移位单元、特殊值产生单元、加法单元和输出补码选择单元。输入补码选择单元将输入自变量x映射到正数区间输出，常数乘法单元计算2.875×x的整数部分k与小数部分特殊值产生单元产生的近似值，移位单元得到的两个部分值，加法单元计算Ω(k)与两个移位结果的和或差，输出补码选择单元将加法单元的结果转换到x对应的正数或负数区间输出。本发明的装置能实现近似计算tanh函数，在保持较高精度的同时，极大地降低了硬件架构的功耗、面积以及延时开销。
一种近似计算 tanh 函数装置

[发明专利]一种基于混合并行的卷积计算装置-CN202110461840.8在审
发明人：谢逍如;秦子迪;林军 -专利权人：南京风兴科技有限公司
申请日： 2021-04-27 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： G06F17/15 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于混合并行的卷积计算装置，包括输入单元，仿真单元，片上处理器包括多个并行的处理单元，分组控制单元和映射单元。本方案的混合并行卷积计算装置在运行中可以实现计算块大小的可调整，以及通道并行度的可调整，并且，本申请提供的装置可以针对网络形状设计适合的通道并行度，还可以成功应用到硬件上进行加速。按照本方案提出的基于混合并行的卷积计算装置，硬件加速平台可以更好的利用融合数据流，提升加速器整体的计算速度以及能效。
一种基于混合并行卷积计算装置

[发明专利]一种非结构化稀疏参数优化方法及系统-CN202110461846.5在审
发明人：谢逍如;秦子迪;陶为 -专利权人：南京风兴科技有限公司
申请日： 2021-04-27 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请公开了一种非结构化稀疏参数优化方法及系统，包括构建参数优化模型，包括输入单元、聚合单元、重排单元以及补零操作单元；方法包括获取第一预设并行度；根据第一预设并行度，将输入到参数优化模型中的原始非零参数进行聚合，得到聚合非零参数；根据第一预设规则对聚合非零参数进行组内重排，得到重排非零参数；对重排非零参数进行补零操作，得到优化非零参数并输出至片上存储。本方案针对非结构化压缩后的网络参数进行直接处理，面向硬件加速的方向进行优化排序，达到消除访存冲突以及缓解负载不均衡的目的，使得排序后的参数可以更好地被加速器利用。并且过程中不需要重训练等过程，快速有效可以达到针对硬件实现的优化目的。
一种结构稀疏参数优化方法系统

[发明专利]边界卷积计算方法、装置、硬件加速器及计算机设备-CN202011093166.4有效
发明人：陶为;林军;秦子迪;周谦 -专利权人：南京风兴科技有限公司
申请日： 2020-10-14 - 公布日： 2020-12-25 - 主分类号： G06F17/15 文献下载
摘要：本申请公开了边界卷积计算方法、装置、硬件加速器及计算机设备，该方法包括加载当前图像，若当前图像为整个图像的第一部分，则针对当前图像的第一边界元素执行第一局部卷积计算，并将结果存储至内部存储模块。若不是，则针对当前图像的第二边界元素执行第二局部卷积计算，从内部存储模块中取出目标邻近图像的第一局部卷积计算结果，将当前图像的第二局部卷积计算结果与目标邻近图像的第一局部卷积计算进行相加合并，获得当前图像与目标邻近图像之间边界元素的卷积计算结果。上述方法对每部分图像的边界元素进行局部卷积计算并暂存，针对当前图像卷积时，取出之前暂存的局部卷积结果进行相加合并，实现边界卷积，有效提高卷积计算效率。
边界卷积计算方法装置硬件加速器计算机设备

[发明专利]基于结构化稀疏的循环神经网络推理运算的加速系统及方法-CN202011114270.7有效
发明人：陶为;王中风;郭首亮;秦子迪 -专利权人：南京风兴科技有限公司
申请日： 2020-10-19 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能算法硬件加速技术领域，提供一种基于结构化稀疏的循环神经网络推理运算的加速系统和方法，通过在LSTM模型训练过程中，对权重值矩阵进行对数域量化和结构化稀疏，从而降低推理运算的复杂度，在推理运算时，经过对数域量化和结构化稀疏的权重值矩阵，数据量更小，硬件端可以从软件端一次性读取多行权重值矩阵，以便多行权重值可以在多个时间序列中被重复使用，进一步降低推理运算的复杂度，并利用暂存值储存器存储暂存值和累加值，从而优化推理运算的过程，减少加速系统访问外界存储器的频次，降低大量访存带来的硬件功耗。
基于结构稀疏循环神经网络推理运算加速系统方法

[发明专利]一种基于随机计算的非单调函数近似计算装置-CN202010234283.1在审
发明人：潘红兵;董虹希;秦子迪;邱禹欧;郑沐晗;王宇宣 -专利权人：南京大学
申请日： 2020-03-30 - 公布日： 2020-07-17 - 主分类号： G06F17/17 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于随机计算的非单调函数近似计算装置，包括输入移位单元、特殊值生成单元、随机比特流生成单元、取反选择单元、逻辑运算单元和计数器单元。输入移位单元将输入自变量x的高m位取出，作为特殊值生成单元的输入，特殊值生成单元通过组合逻辑映射得到装置需要的特殊值，随机比特流生成单元将特殊值转换为随机比特流，逻辑运算单元对随机比特流进行按位逻辑运算并输出相应的结果比特流，计数器单元统计结果比特流中“1”的个数以得到输出结果。本发明的装置能实现基于随机计算原理近似计算非单调函数，在保持较高精度的同时，极大地降低了硬件架构的功耗和面积开销。
一种基于随机计算单调函数近似装置

[发明专利]一种基于随机计算的减函数近似计算装置-CN202010234266.8在审
发明人：潘红兵;郑沐晗;秦子迪;邱禹欧;董虹希;王宇宣 -专利权人：南京大学
申请日： 2020-03-30 - 公布日： 2020-07-17 - 主分类号： G06F17/17 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于随机计算的减函数近似计算装置。该装置包括输入移位单元、特殊值产生单元、随机数产生单元、逻辑门单元和输出计数单元，输入移位单元得到输入自变量x左移m位后得到的整数部分p和小数部分q，特殊值产生单元通过逻辑映射的方法分别产生λ和近似值，三个随机数产生单元分别将λ、和q转化为随机比特流，逻辑门单元通过与非门和与门对随机比特流进行按位逻辑操作并输出相应结果比特流，输出计数单元用于计数比特流中1的个数，转化为二进制实数输出。本发明的装置基于随机计算和分段近似的方法能实现近似计算输入与输出均在区间[0，1)上的减函数，在保持较高精度的同时，极大地降低了硬件架构的功耗、面积开销。
一种基于随机计算函数近似装置

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