[发明专利]一种基于权重循环数据流的神经网络加速阵列在审
| 申请号： | 202211141844.9 | 申请日： | 2022-09-20 |
| 公开（公告）号： | CN115936064A | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 程筱舒;王忆文;娄鸿飞;李平 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06N3/0464 | 分类号： | G06N3/0464;G06N3/063 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明具体涉及一种基于权重循环数据流的神经网络加速阵列，充分复用了从内存中读取的权重值和输入特征图数据，大大减少了对外部存储器的访问，属于神经网络的硬件加速技术领域。在人工智能芯片领域中，卷积运算占据整个卷积神经网络模型的计算量的百分之九十以上，本发明为了减少空域计算结构中，对输入数据的重复调用和移动，最大化数据复用，提出了权重循环数据流。通过设计一种基于权重循环数据流的PE阵列，对卷积操作进行优化，有效地降低硬件加速结构的功耗和延迟，从而提升系统的总体性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 权重 循环 数据流 神经网络 加速 阵列 | ||
【主权项】：
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