[发明专利]卷积神经网络的加速运算方法、服务器及存储介质有效
| 申请号： | 201710544330.0 | 申请日： | 2017-07-05 |
| 公开（公告）号： | CN107451654B | 公开（公告）日： | 2021-05-18 |
| 发明（设计）人： | 谌璟;孙庆新 | 申请（专利权）人： | 深圳市自行科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04 |
| 代理公司： | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人： | 胡海国 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南山区南山街*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种卷积神经网络的加速运算方法、服务器及存储介质，通过对待拆分map拆分成预设数量的子map，并获取各子map的位置信息；对各子map分别进行跨层运算，获取每一层运算的中间结果，将所述中间结果存入内部存储器中，提取所述内部存储器中的中间结果参与下一层运算，从而充分利用内部存储器并复用资源，减少了与外部存储器的交互时间，大大提升CNN的运算速度和资源使用效率，使得CNN能够在嵌入式终端内高速高效的运行。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积 神经网络 加速 运算 方法 服务器 存储 介质 | ||
【主权项】：
一种卷积神经网络的加速运算方法，其特征在于，所述方法包括：获取待拆分map；对所述待拆分map进行卷积和池化操作，将进行卷积和池化操作后的待拆分map拆分成预设数量的子map，并获取各子map的位置信息；对各子map分别进行跨层运算，获取每一层运算的中间结果，将所述中间结果存入内部存储器中；提取所述内部存储器中的中间结果参与下一层运算，直至获得最终运算结果；按照所述位置信息对所述最终运算结果进行拼接，获得用于后续网络计算的拼接结果。
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