[发明专利]基于退火法的动态可重构卷积神经网络加速器及其参数优化方法在审
| 申请号： | 202310734188.1 | 申请日： | 2023-06-20 |
| 公开（公告）号： | CN116720559A | 公开（公告）日： | 2023-09-08 |
| 发明（设计）人： | 刘双龙;谢哲韧;戴奎;汪锦玥 | 申请（专利权）人： | 湖南师范大学 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063;G06N3/0464;G06N3/092;G06N5/01;G06F15/78;G06V10/82;G06V10/94 |
| 代理公司： | 长沙市融智专利事务所(普通合伙) 43114 | 代理人： | 熊开兰 |
| 地址： | 410006 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于退火法的动态可重构卷积神经网络加速器及其参数优化方法，加速器包括数据缓冲器、控制器、地址发生器、卷积计算引擎和维度重排模块；数据缓冲器用于缓存从片外读取的卷积神经网络的输入和权重数据；控制器控制不同地址的输入数据和权重数据输入到卷积计算引擎；卷积计算引擎针对不同卷积层，均按照基于退火法的参数优化方法得到的并行计算模式和对应的并行度值对进行卷积计算；若下一卷积层并行计算模式发生变化，则对当前卷积层的结果数据重排存储至数据缓存器，否则直接存储至数据缓存器。本发明可以提高加速器的资源利用率、计算效率和吞吐率并减小延时。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 火法 动态 可重构 卷积 神经网络 加速器 及其 参数 优化 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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