[发明专利]卷积神经网络实现方法、装置、硬件加速器、存储介质有效
| 申请号： | 201810195606.3 | 申请日： | 2018-03-09 |
| 公开（公告）号： | CN110245748B | 公开（公告）日： | 2021-07-13 |
| 发明（设计）人： | 江帆;单羿;钟华松 | 申请（专利权）人： | 赛灵思电子科技（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063 |
| 代理公司： | 北京展翼知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11452 | 代理人： | 屠长存 |
| 地址： | 100029 北京市朝阳区安定路*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种卷积神经网络实现方法、装置、硬件加速器、存储介质。通过对输入数据存储方式进行调度，使得能够得到适于运算处理的输入数据。在一个实施例中，为第一次分组卷积计算的输出数据分配大于其总数据量的存储空间，将第一个分组的输出数据拷贝到后面的预留存储空间中，然后从新的地址开始执行第二次分组卷积计算，实现了两个分组数据之间的交互。在另一个实施例中，分配较大的存储空间，将前后两个卷积计算的输出数据连续存储到其中，简单地实现了两个输出数据的级联。在另一个实施例中，通过对连续存储的多个通道的数据的通道起始位置进行不同的偏移操作，实现了矩阵向左、右、上、下移位的效果。由此，可以加速卷积神经网络计算。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积 神经网络 实现 方法 装置 硬件 加速器 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种卷积神经网络实现方法，包括：将第一次分组卷积计算的输出数据连续存储到为其预先分配的存储空间中，所述预先分配的存储空间的尺寸大于第一次分组卷积计算的输出数据的总数据量，从而在所述存储空间尾部具有部分空闲的预留存储空间；将第一个分组的输出数据前部的第一部分拷贝到最后一个分组的输出数据之后的预留存储空间中；以及从所述存储空间中新的地址开始读取数据，以执行第二次分组卷积计算，所述新的地址被设置为使得每个分组的卷积计算的输入都包含第一次分组卷积计算中相邻两个分组的部分输出结果。
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