[发明专利]一种基于脉动阵列的神经网络加速器特征图分割方法有效
| 申请号： | 202111456202.3 | 申请日： | 2021-12-02 |
| 公开（公告）号： | CN113870273B | 公开（公告）日： | 2022-03-25 |
| 发明（设计）人： | 朱国权;杨方超;凡军海;陆启明;金孝飞;孙世春;章明;何煜坤;潘鑫;马德;胡有能 | 申请（专利权）人： | 之江实验室;浙江大学 |
| 主分类号： | G06T7/10 | 分类号： | G06T7/10;G06N3/04 |
| 代理公司： | 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213 | 代理人： | 孙孟辉;杨小凡 |
| 地址： | 310023 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于脉动阵列的神经网络加速器特征图分割方法，包括：获取输入特征图、卷积核矩阵、卷积步长；根据滤波器维度和卷积步长，计算图像拆分步长；根据图像的拆分步长，计算当前子图像所在的行和列起始位置以及下一个子图像所在的行和列起始位置；若下一次拆分子图像行列数小于初始拆分子图像行列数，说明下一张拆分子图像已到最后侧，此时计算两者之差，得到行列数；若下一张拆分子图像行列数小于滤波器的行列数，则已不满足一次卷积计算，将其舍弃；将拆分特征图得到的子图像数据输入到脉动阵列中进行卷积运算。从而提高了数据利用率，同时减小卷积计算时间，提升效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 脉动 阵列 神经网络 加速器 特征 分割 方法 | ||
【主权项】：
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