[发明专利]一种面向卷积神经网络的可重构近似张量乘加单元及方法在审
| 申请号： | 202110034058.8 | 申请日： | 2021-01-12 |
| 公开（公告）号： | CN112732224A | 公开（公告）日： | 2021-04-30 |
| 发明（设计）人： | 刘波;张子龙;张人元;蔡浩;龚宇;杨军 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06F7/544 | 分类号： | G06F7/544;G06N3/063 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 徐激波 |
| 地址： | 211189 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向卷积神经网络的可重构近似张量乘加单元，该单元输入一组基于n×n卷积核的16bit输入与8bit权重，并最终输出一个乘加结果。重构后的部分积阵列规模为n×n×17，其中n×n为行数，17为列数。经过扩展符号位后相加得到一个输出，每个部分积阵列得到的输出经过移位，排列后形成新的部分积矩阵，该部分积矩阵累加后的输出即为乘加单元最终的输出结果。优化卷积操作中大量的乘加运算，并实现低功耗、高速度地完成计算任务。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 卷积 神经网络 可重构 近似 张量 单元 方法 | ||
【主权项】：
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