[发明专利]神经网络计算专用电路及其相关计算平台与实现方法有效
| 申请号： | 201810828991.0 | 申请日： | 2018-07-25 |
| 公开（公告）号： | CN110766127B | 公开（公告）日： | 2022-09-23 |
| 发明（设计）人： | 张玉;贾希杰;隋凌志;吴迪 | 申请（专利权）人： | 赛灵思电子科技（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06T1/20 |
| 代理公司： | 北京展翼知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11452 | 代理人： | 张阳 |
| 地址： | 100029 北京市朝阳区安定路*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 公开了一种神经网络专用电路及其相关计算平台与实现方法。该专用电路包括：数据读取模块，包括在执行depthwise卷积操作时分别用于将特征图数据和权重数据从片上缓存中读取至数据计算模块的特征图读取子模块和权重读取子模块，所述特征图读取子模块还用于在执行池化操作将特征图数据从片上缓存中读取至数据计算模块；所述数据计算模块，包括用于执行depthwise卷积计算的dwconv模块以及用于执行池化计算的pooling模块；以及数据写回模块，用于将所述数据计算模块的计算结果写回所述片上缓存。由此，通过对上述两类操作的读取和写回逻辑的复用降低硬件资源的使用。同时，本发明的专用电路采用高并发流水线设计，能够进一步提升计算性能。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 计算 专用 电路 及其 相关 平台 实现 方法 | ||
【主权项】：
1.一种神经网络计算专用电路，包括：/n数据读取模块，包括在执行depthwise卷积操作时分别用于将特征图数据和权重数据从片上缓存中读取至数据计算模块的特征图读取子模块和权重读取子模块，所述特征图读取子模块还用于在执行池化操作将特征图数据从片上缓存中读取至数据计算模块；/n所述数据计算模块，包括用于执行depthwise卷积计算的dwconv模块以及用于执行池化计算的pooling模块；以及/n数据写回模块，用于将所述数据计算模块的计算结果写回所述片上缓存。/n
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