• 专利标题: 一种应用于卷积神经网络的可配置卷积加速器
  • 专利标题(英): Configurable convolution accelerator applied to convolutional neural network
  • 申请号: CN201910885769.9
    申请日: 2019-09-19
  • 公开(公告)号: CN110751280A
    公开(公告)日: 2020-02-04
  • 发明人: 雷鑑铭徐明毛奕陶
  • 申请人: 华中科技大学
  • 申请人地址: 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号
  • 专利权人: 华中科技大学
  • 当前专利权人: 华中科技大学
  • 当前专利权人地址: 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号
  • 代理机构: 华中科技大学专利中心
  • 代理商 曹葆青; 李智
  • 主分类号: G06N3/063
  • IPC分类号: G06N3/063 G06N3/04
一种应用于卷积神经网络的可配置卷积加速器
摘要:
本发明公开了一种应用于卷积神经网络的可配置卷积加速器,包括传输时钟域模块和主时钟域模块,主时钟域模块包括计算单元阵列、全局缓存和片上网络;全局缓存用于存储第一中间结果、第二中间结果、输入特征图和卷积核权重,并传递输出特征图;片上网络用于控制计算单元阵列的结构、卷积核与输入特征图的复用,并控制数据传输的位置和方向;计算用于对获取的输入特征图、卷积核权重和第一中间结果进行卷积计算,获取第二中间结果和输出特征图。本发明通过片上网络控制计算单元阵列的结构,并实现计算单元对输入特征图和卷积核的复用及对第二中间结果的累加,显著减少了输入特征图和卷积核数据的片外存储访问,进而减少了可配置加速器的功耗。
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