[发明专利]一种神经网络卷积层的高效量化加速方法及硬件电路在审
| 申请号： | 202210244784.7 | 申请日： | 2022-03-14 |
| 公开（公告）号： | CN114580628A | 公开（公告）日： | 2022-06-03 |
| 发明（设计）人： | 蔡文利;戴波;孙皓 | 申请（专利权）人： | 北京宏景智驾科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海大为知卫知识产权代理事务所(普通合伙) 31390 | 代理人： | 何银南 |
| 地址： | 100176 北京市大兴区北京经济技术*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及人工智能计算技术领域，具体涉及一种神经网络卷积层的高效量化加速方法及硬件电路，分别在乘累加计算后设置逐通道乘法计算和逐通道加法计算，包括对输入特征和输出特征进行非对称量化，以确定放缩因子s1、s3和零点z1、z3的值；对每个权重进行独立量化，分别得到s2_k0、s2_k1、s2_k2…s2_ki…s2_kn‑1；硬件电路包括乘法器阵列MAC_Array单元、逐通道乘法计算单元和逐通道加法计算单元，三个单元为流水线操作，用于实现所述运算；本发明通过对卷积层的量化方法进行优化，减少了定点数的计算量，在加速器设计上简化了硬件电路，同时避免了因特征非对称性、权重kernel间动态范围差异大而导致的严重的量化精度损失。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 神经网络 卷积 高效 量化 加速 方法 硬件 电路 | ||
【主权项】：
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