[发明专利]一种深度可分离卷积加速系统及方法在审
| 申请号： | 202111207896.7 | 申请日： | 2021-10-18 |
| 公开（公告）号： | CN114020654A | 公开（公告）日： | 2022-02-08 |
| 发明（设计）人： | 王帅;李朋;魏朝飞 | 申请（专利权）人： | 山东浪潮科学研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06F12/0806 | 分类号： | G06F12/0806;G06N3/04;G06N3/06 |
| 代理公司： | 济南信达专利事务所有限公司 37100 | 代理人： | 姜丽洁 |
| 地址： | 250100 山东省济*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及深度学习卷积计算硬件加速领域，具体提供了一种深度可分离卷积加速系统，在FPGA板上设置包括特征图输入输出缓存模块、权重缓存模块、卷积运算控制模块、卷积运算模块、池化模块和高速数据总线模块；特征图输入输出缓存模块用于乒乓缓存外部输入和卷积运算后的特征图数据；权重缓存模块用于缓存卷积运算过程中所用的权重数据；卷积运算控制模块用于缓存外部输入的卷积计算指令并解析；卷积运算模块用于深度可分离卷积和常规卷积；池化模块用于每一层特征图的池化；高速数据总线模块用于实现与外部CUP和片外缓存通信。与现有技术相比，本发明满足未来不断增大的模型尺寸和加速复杂度的应用需求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 可分离 卷积 加速 系统 方法 | ||
【主权项】：
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