[发明专利]一种基于近似计算的二值权重卷积神经网络硬件加速器计算装置

摘要

本发明公开了一种基于近似计算的二值权重卷积神经网络硬件加速器的计算模块。硬件加速器的计算模块可接收输入神经元以及二值卷积核(权重)并进行快速的卷积乘累加计算。计算模块使用补码数据表示形式，主要包含了优化的近似二值乘法器，一个压缩器树，创新的近似加法器及用于串行地累加部分和的暂存器。除此之外，针对优化的二值近似乘法器，提出了两种误差补偿方案，能在极少增加硬件资源开销的前提下使二值近似乘法器带来的误差得到降低或完全消除。本发明通过优化的计算单元，能够使使用该计算模块的二值权重卷积神经网络硬件加速器的关键路径大大缩短，并减少了面积损耗和功耗，适用于需要使用卷积神经网络的低功耗嵌入式系统。

主权项

一种基于近似计算的二值权重卷积神经网络硬件加速器的计算模块，包括：多个输入神经元输入端，用于接收输入神经元数据值，所述多个数据输入端包括四个输入通道，每个输入通道若干个的数据输入端；多个二值权重(卷积核)输入端。所述二值权重输入端包括四个输入通道，每个输入通道若干个权重值的输入端；多个近似二值乘法器，用于进行二值权重与输入神经元的乘法计算。四个输入通道，每个输入通道有若干个近似二值乘法器；一个压缩器树。用于将若干个并行输入通道，每个输入通道若干个输入神经元在进行二值乘法计算后的结果进行快速相加；此压缩器树包含多个3：2压缩器和4：2压缩器；第一近似加法器，用于将压缩器树输出的两个数值结果进行相加；一个串行累加单元，用于将上述单元的运算结果进行串行累加，或是与偏置项结合。