[发明专利]基于多核的卷积神经网络加速方法及系统、存储介质及终端有效
| 申请号： | 201711273248.5 | 申请日： | 2017-12-06 |
| 公开（公告）号： | CN107862378B | 公开（公告）日： | 2020-04-24 |
| 发明（设计）人： | 张慧明 | 申请（专利权）人： | 芯原微电子（上海）股份有限公司;图芯芯片技术（上海）有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/063 |
| 代理公司： | 上海光华专利事务所(普通合伙) 31219 | 代理人： | 徐秋平 |
| 地址： | 中国(上海)自由贸易*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于多核的卷积神经网络加速方法及系统、存储介质及终端，包括将一层卷积神经网络拆分成至少两个子任务，每个子任务与一个卷积核相对应；所述卷积核之间串行连接；基于每个卷积核，并行执行第一预设数量个向量点积运算，每个向量点积运算包括第二预设数量个乘法运算；所述第一预设数量和所述第二预设数量之积为卷积核中的乘加器个数；将每个卷积核的向量点积运算结果根据输出优先级顺序输出。本发明的基于多核的卷积神经网络加速方法及系统、存储介质及终端通过多个并行的卷积核节省卷积神经网络的数据带宽；在相同硬件数据带宽的条件下，通过在卷积核中并行的向量点积运算提高卷积神经网络的处理速度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多核 卷积 神经网络 加速 方法 系统 存储 介质 终端 | ||
【主权项】：
一种基于多核的卷积神经网络加速方法，其特征在于，包括以下步骤：将一层卷积神经网络拆分成至少两个子任务，每个子任务与一个卷积核相对应；所述卷积核之间串行连接以供输入数据在所述卷积核之间串行传输；基于每个卷积核，并行执行第一预设数量个向量点积运算，每个向量点积运算包括第二预设数量个乘法运算；所述第一预设数量和所述第二预设数量之积为卷积核中的乘加器个数；将每个卷积核的向量点积运算结果根据输出优先级顺序输出。
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