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[发明专利]一种基于脉动阵列的稀疏神经网络计算方法及装置-CN202011013121.1有效
发明人：陶为;王中风;刘文剑;谢逍茹 -专利权人：南京风兴科技有限公司
申请日： 2020-09-24 - 公布日： 2021-04-27 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于脉动阵列的稀疏神经网络计算方法，包括获取包含n个权值的特征图；所述特征图的尺寸为x*y；将所述特征图沿x轴方向平均分割成n个子特征块，每个所述子特征块的尺寸为（x/n）*y；每个子特征块对应一个所述权值；根据所述权值在权值矩阵中的位置对每个子特征块进行计算，得到计算结果；根据所述计算结果重新生成权值矩阵并输出。本申请通过脉动阵列的方式实现稀疏卷积计算，使得数据复用更加充分，以分块的方式进行卷积，计算更加灵活且效率更高，权值经过编码后再输入至下级设备，仅有非零的权值被输入到架构进行计算，减少了编码单元的损耗。
一种基于脉动阵列稀疏神经网络计算方法装置

[发明专利]一种并行计算方法及装置-CN202011059959.4在审
发明人：王丹阳;林军;谢逍茹;陶为 -专利权人：南京风兴科技有限公司
申请日： 2020-09-30 - 公布日： 2020-12-25 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本申请示出一种并行计算方法及装置，用于稀疏神经网络处理器，所述一种并行计算方法包括以下步骤：卷积计算单元获取待处理图像数据，所述待处理图像数据包括：图像通道和图像尺寸；根据所述图像通道和图像尺寸生成并行度；根据所述并行度对所述待处理图像数据进行卷积计算，得到单元计算结果；处理单元处理所述单元计算结果，得到卷积计算结果；累加器将所述卷积计算结果进行累加。本申请实施例示出的一种并行计算方法及装置，能够通过并行计算同时处理一个或多个图像通道，提高稀疏神经网络处理器中卷积计算单元的利用率。
一种并行计算方法装置