[发明专利]一种加速神经网络模型预测过程的处理器系统在审
| 申请号： | 201910895107.X | 申请日： | 2019-09-20 |
| 公开（公告）号： | CN110659733A | 公开（公告）日： | 2020-01-07 |
| 发明（设计）人： | 景蔚亮;陈邦明 | 申请（专利权）人： | 上海新储集成电路有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063 |
| 代理公司： | 31272 上海申新律师事务所 | 代理人： | 俞涤炯 |
| 地址： | 201500 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种加速神经网络模型预测过程的处理器系统，涉及神经网络算法领域和计算机硬件领域领域，所述神经网络模型预测过程包括卷积层、循环层和全连接层，所述处理器系统包括一第一处理单元和一三维非易失性存储器；所述三维非易失性存储器内部集成有一第二处理单元；所述第一处理单元用于处理保存在所述存储单元中的所述神经网络模型执行所述卷积层和所述循环层的命令时的相应数据；所述第二处理单元用于处理保存在所述三维非易失性存储器的存储阵列中的所述神经网络模型执行所述全连接层的命令时的相应数据。本发明有效提升神经网络模型预测过程的运行速度，充分利用了各处理器性能，避免系统资源浪费的同时降低能耗。 | ||
| 搜索关键词： | 处理单元 非易失性存储器 神经网络模型预测 神经网络模型 三维 处理器系统 连接层 循环层 卷积 神经网络算法 处理器性能 计算机硬件 避免系统 存储单元 存储阵列 加速神经 内部集成 网络模型 保存 预测 | ||
【主权项】：
1.一种加速神经网络模型预测过程的处理器系统，所述神经网络模型预测过程包括卷积层、循环层和全连接层，其特征在于，所述处理器系统包括一第一处理单元和一三维非易失性存储器；/n所述三维非易失性存储器内部集成有一第二处理单元；/n所述第一处理单元连接一存储单元，用于处理保存在所述存储单元中的所述神经网络模型执行所述卷积层和所述循环层的命令时的相应数据；/n所述第二处理单元用于处理保存在所述三维非易失性存储器的存储阵列中的所述神经网络模型执行所述全连接层的命令时的相应数据。/n
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