[发明专利]一种基于FPGA的通用型轻量级卷积神经网络加速方法在审
| 申请号： | 202210473456.4 | 申请日： | 2022-04-29 |
| 公开（公告）号： | CN114936636A | 公开（公告）日： | 2022-08-23 |
| 发明（设计）人： | 尹泽芃;杨清海 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学广州研究院 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04;G06N3/063 |
| 代理公司： | 广东省中源正拓专利代理事务所(普通合伙) 44748 | 代理人： | 朱靖华 |
| 地址： | 510555 广东省广州市黄*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于FPGA的通用型轻量级卷积神经网络加速方法，涉及计算机硬件加速技术领域。获取目标卷积神经网络当前的目标输入数据和模型结构参数；根据目标输入数据和模型结构参数配置目标IP核中的目标功能算子；通过目标功能算子计算目标输入数据得到目标输出数据，并根据模型结构参数和存储单元的容量对目标输出数据进行搬运；根据模型结构参数依次重复执行上述步骤，完成目标卷积神经网络整体的计算。通过将卷积神经网络模型划分成基本算子的组合，根据目标输入数据和目标基本算子的类型配置各个基本算子，依次完成各个目标功能算子的计算，进而完成目标卷积神经网络整体的计算。提升了卷积神经网络加速器的可拓展性和灵活性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 fpga 通用型 轻量级 卷积 神经网络 加速 方法 | ||
【主权项】：
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