[发明专利]一种CNN卷积层运算方法及CNN卷积层运算加速器有效

专利信息
申请号: 202010791455.5 申请日: 2020-08-07
公开(公告)号: CN111967582B 公开(公告)日: 2022-07-08
发明(设计)人: 杨继林 申请(专利权)人: 苏州浪潮智能科技有限公司
主分类号: G06N3/04 分类号: G06N3/04;G06N3/063;G06T1/20
代理公司: 济南舜源专利事务所有限公司 37205 代理人: 张营磊
地址: 215100 江苏省苏州市吴*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明提供一种CNN卷积层运算方法及CNN卷积层运算加速器,均能够:读入用于对待处理特征图像进行CNN卷积层运算的卷积核,并将读入的卷积核转化为权重矩阵H(hpq);按照预先设定的图像大小阈值,读取待处理特征图像上的一个分块图像,并依据所述的权重矩阵H(hpq)计算当前所读入的分块图像对应的CNN卷积层局部运算结果;判断整幅待处理特征图像是否读取完成:若是,则按照各所述分块图像之间的相对位置关系排布所得到的各CNN卷积层局部运算结果,并拼接得到整幅待处理特征图像对应的CNN卷积层运算结果;若否则继续读入下一个分块图像。本发明用于降低CNN卷积运算的复杂度、降低存储带宽压力以及降低完成CNN卷积层运算的成本。
搜索关键词: 一种 cnn 卷积 运算 方法 加速器
【主权项】:
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