[发明专利]适用于卷积神经网络训练加速器的可配置加法树有效
| 申请号： | 202110597775.1 | 申请日： | 2021-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN113361687B | 公开（公告）日： | 2023-03-24 |
| 发明（设计）人： | 刘强;孟浩 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06N3/0464 | 分类号： | G06N3/0464;G06N3/084;G06N3/08;G06F7/491 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 李素兰 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种适用于卷积神经网络训练加速器的可配置加法树，由三组加法单元构成，每组的所述加法单元包括串联的一阶多路选择器和加法器结构、二阶多路选择器和加法器结构以及三阶多路选择器和加法器结构；利用多路选择器进行模式选择：其中，多路选择器设置于每阶加法器的输入端，多路选择器的输出串联下一阶加法器。与现有技术相比，本发明1)能够在并行度大的情况下，降低加法资源使用；2)适用于前向传播的常规卷积3×3的累加，也可以适用于权重梯度的超大核卷积(不固定尺寸)的累加；3)可以适用于不同的数据精度。 | ||
| 搜索关键词： | 适用于 卷积 神经网络 训练 加速器 配置 加法 | ||
【主权项】：
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