Invention Grant
- Patent Title: 基于加速卷积神经网络算法的紫外成像实时信息处理方法
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Application No.: CN202010232346.XApplication Date: 2020-03-27
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Publication No.: CN111445018BPublication Date: 2023-11-14
- Inventor: 张广东 , 刘康 , 包艳艳 , 温定筠 , 孙亚明 , 郭陆 , 高立超 , 陈博栋 , 吴玉硕 , 牛欢欢 , 王津 , 李峰 , 卢武 , 唐敏 , 赵文彬
- Applicant: 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 上海电力大学
- Applicant Address: 甘肃省兰州市安宁区万新北路249号(兰州电力学校院内);
- Assignee: 国网甘肃省电力公司电力科学研究院,上海电力大学
- Current Assignee: 国网甘肃省电力公司电力科学研究院,上海电力大学
- Current Assignee Address: 甘肃省兰州市安宁区万新北路249号(兰州电力学校院内);
- Agency: 北京前审知识产权代理有限公司
- Agent 张波涛; 尹秀峰
- Main IPC: G06N3/063
- IPC: G06N3/063 ; G06N3/0464 ; G06F13/28
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Abstract:
基于加速卷积神经网络算法的紫外成像实时信息处理方法,包括:从FPGA或ASIC或其他形式的集成电路中选型;根据集成电路的片上存储的容量,从需要计算的数据中选择一部分计算数据;将一部分计算数据,卷积神经网络的权重以及卷积神经网络的偏置,通过DMA(Direct Memory Access)从内存中读取到所述片上存储中,然后通过所述集成电路片上存储的数据进行计算以加速卷积神经网络CNN,其中,对于卷积层而言,其能够多次复用输入的数据;将计算得到的数据通过合理的存储方式,安排存放到所述集成电路的片上的输出缓存中,当片上的数据复用结束,将输出缓存中的计算结果通过DMA传输到内存中;重复上述步骤,将剩余部分的数据分块传输到片上进行计算,直至选择完毕所有需要计算的数据。
Public/Granted literature
- CN111445018A 基于加速卷积神经网络算法的紫外成像实时信息处理方法 Public/Granted day:2020-07-24
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