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公开(公告)号：CN113127802B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202110459595.7
申请日：2021-04-27
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明首次提出了一种基于CORDIC算法的复对数实现方法、装置、设备及计算机存储介质，主要利用圆周向量模块（VC‑CORDIC），双曲向量模块（VH‑CORDIC）进行联级操作。首先，将所需计算目标的实部和虚部输入圆周向量模块（VC‑CORDIC）进行迭代计算，VC‑CORDIC模块得出所求结果的虚部以及实部中间值；然后将实部中间值的相邻值作为VH‑CORDIC模块的输入进行迭代计算，得出的结果经过减法和移位操作之后得到所求结果的实部，进一步减少了计算的复杂度，相比于传统的查找表、线性近似的方法，本发明具有精度高、面积小、功耗低的特点。
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公开(公告)号：CN113127802A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110459595.7
申请日：2021-04-27
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明首次提出了一种基于CORDIC算法的复对数实现方法、装置、设备及计算机存储介质，主要利用圆周向量模块（VC‑CORDIC），双曲向量模块（VH‑CORDIC）进行联级操作。首先，将所需计算目标的实部和虚部输入圆周向量模块（VC‑CORDIC）进行迭代计算，VC‑CORDIC模块得出所求结果的虚部以及实部中间值；然后将实部中间值的相邻值作为VH‑CORDIC模块的输入进行迭代计算，得出的结果经过减法和移位操作之后得到所求结果的实部，进一步减少了计算的复杂度，相比于传统的查找表、线性近似的方法，本发明具有精度高、面积小、功耗低的特点。
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公开(公告)号：CN111860819B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202010731785.5
申请日：2020-07-27
Applicant: 南京大学
IPC: G06N3/063 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种可拼接、可分段的全连接神经网络推理加速器及其加速方法，加速器包括控制模块、存储模块、计算模块三大功能模块，控制模块有三种模式：配置模式、搬运模式、计算模式。本发明充分利用全连接计算的可并行性以及权重的可共享性，支持多批处理、多路并行计算。控制模块通过模式的跳转来控制整个全连接的实现与加速。本发明可以实现对输入神经元和权重的独立地址的拼接，即可以将需要进行多次计算的全连接合并为一次全连接运算；其次，本发明可以实现全连接计算的拆分，通过暂存中间结果的方式对其进行分段计算，在硬件资源有限的情况下，实现大规模的全连接神经网络的计算。
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公开(公告)号：CN111860819A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010731785.5
申请日：2020-07-27
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明涉及一种可拼接、可分段的全连接神经网络推理加速器及其加速方法，加速器包括控制模块、存储模块、计算模块三大功能模块，控制模块有三种模式：配置模式、搬运模式、计算模式。本发明充分利用全连接计算的可并行性以及权重的可共享性，支持多批处理、多路并行计算。控制模块通过模式的跳转来控制整个全连接的实现与加速。本发明可以实现对输入神经元和权重的独立地址的拼接，即可以将需要进行多次计算的全连接合并为一次全连接运算；其次，本发明可以实现全连接计算的拆分，通过暂存中间结果的方式对其进行分段计算，在硬件资源有限的情况下，实现大规模的全连接神经网络的计算。
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