基于混合信号存算一体的四元数姿态控制方法、姿态控制装置及飞行器

    公开(公告)号:CN118760222A

    公开(公告)日:2024-10-11

    申请号:CN202411248615.6

    申请日:2024-09-06

    IPC分类号: G05D1/49

    摘要: 本申请公开了一种基于混合信号存算一体的四元数姿态控制方法、姿态控制装置及飞行器。方法包括:获取飞行器的上一时刻的姿态四元数;获取飞行器当前时刻的姿态信息及当前时间戳;用矩阵四元数形式表示当前时刻的姿态信息及当前时间戳,并将当前时刻的姿态四元数矩阵存储在存算一体架构的存算单元内;在存算单元内,对当前时刻的姿态四元数矩阵进行更新,对更新后的姿态四元数矩阵进行乘累加操作,获得目标姿态,调整飞行器的当前飞行姿态。通过结合四元数和存算一体架构解算飞行器姿态,避免欧拉角表示姿态信息时引起的“万向锁”问题,提升姿态解算速度,高效解算出目标姿态,提高飞行器飞控的时效性,大幅降低飞行器相关计算芯片的功耗和面积。

    基于存算一体的快速傅里叶变换装置及方法

    公开(公告)号:CN118349776B

    公开(公告)日:2024-08-27

    申请号:CN202410778888.5

    申请日:2024-06-17

    IPC分类号: G06F17/14 G06F17/16 G06N3/065

    摘要: 本发明公开了一种基于存算一体的快速傅里叶变换装置及方法,该快速傅里叶变换装置包括系统控制寄存器、旋转因子管理模块、调度管理状态模块、存算一体模块以及存储器,系统控制寄存器设置FFT计算点数,旋转因子管理模块通过模拟采样电路并根据FFT计算点数和迭代状态生成旋转因子,调度管理状态模块从存储器中调取计算数据至存算一体模块,将存算一体模块的计算结果搬移至存储器,存算一体模块将计算数据划分为实数部分和虚数部分,并分别执行乘累加操作,以输出计算结果。本发明采用模拟计算方案来计算旋转因子,同时采用存算一体模块实现存内进行乘累加计算操作,在保证一定精度的前提下,降低了计算时功耗要求,提升计算效率。

    实现Softmax函数计算的电路、神经网络处理装置、芯片及设备

    公开(公告)号:CN118133915B

    公开(公告)日:2024-08-13

    申请号:CN202410525508.7

    申请日:2024-04-29

    IPC分类号: G06N3/065 G06N3/047 G06N3/048

    摘要: 本发明公开一种实现Softmax函数计算的电路、神经网络处理装置、芯片及设备,涉及神经网络技术领域,解决了Softmax函数运算对电路面积和功耗需求较高的技术问题。该电路包括自然指数模拟计算电路,自然指数模拟计算电路包括n个工作于亚阈值区域的第一MOS管,使输出电流ii与输入电压Vdac,i呈自然指数函数关系;模拟电流累加电路,将n个输出电流ii求和得到电流总和isum,并得到第一参考电流isum,r;除法模数转换电路,得到输出电流ii与电流总和isum相除的数字信号;控制电路,用于控制除法模数转换电路。本发明计算速度更快,消耗的计算资源也更低,达到高面效和高能效的电路设计。

    一种基于电流积分的存内脉冲神经网络

    公开(公告)号:CN114186676A

    公开(公告)日:2022-03-15

    申请号:CN202010965425.1

    申请日:2020-09-15

    IPC分类号: G06N3/063 G06N3/04

    摘要: 本申请提出了一种基于电流积分的存内脉冲神经网络,基于电荷域的计算与神经元的工作机制天然兼容。一方面,为了避免采用NVM材料的非理想性,架构中突触阵列的存储器单元采用硅基的SRAM单元。另外提供了修改后的NVM单元也能从本申请所设计的存内脉冲神经网络的架构中受益。在突触阵列采用SRAM单元作为存储单元时,后神经元电路的设计与之相对应,使得在该存内SNN架构可以用于多位突触权重的计算,并且组合的列数是可编程的。进一步地,为了提高面积的使用效率以及节省能效,在多位突触权重的计算中,将电路设计为资源共享的时间多路复用形式。最后,提出一种自动校准电路,抵消工艺、电压、温度(PVT)等因素带来的导通电流的变化,使得计算结果更准确。

    基于时间可变的电流积分和电荷共享的多位卷积运算模组

    公开(公告)号:CN111144558A

    公开(公告)日:2020-05-12

    申请号:CN202010257151.0

    申请日:2020-04-03

    IPC分类号: G06N3/04 G06N3/063

    摘要: 本发明涉及一种模拟运算模组,尤其涉及一种关于卷积运算的模拟运算模组,提出了一组模拟乘法器和累加器(MAC)。其中,电容器中的电流积分用于两个多位二进制数卷积过程的乘法运算的实现,而电容器间的电荷共享实现加法过程。乘法阶段,同一时钟周期τ的PWM控制电流在电容器中的积分时间为τ、2τ、4τ.....2(B-1)*τ,从而使给定位数的二进制乘数在相乘时每一位k具有权位变化。这个思路适用于一系列位数可调的多位卷积可用于实现有两个或更多个输入的一般卷积,且二进制的位数可以调整。特别地,可以加入偏置运算单元阵列。该发明可用作于神经网络卷积运算单元或运算加速器硬件实现的存储器或近存储器运算的单元。

    一种基于CNN的实时密集单目同步定位与构图系统

    公开(公告)号:CN110363805A

    公开(公告)日:2019-10-22

    申请号:CN201810321355.9

    申请日:2018-04-11

    发明人: 刘洪杰

    IPC分类号: G06T7/55

    摘要: 本发明的目的在于公开一种基于CNN的实时密集单目同步定位与构图系统,它包括一图像处理单元及一SLAM输出单元,图像处理单元包括输入帧处理单元和关键帧处理单元,RGB图像分别连接输入帧处理单元的输入端和关键帧处理单元的输入端,输入帧处理单元的输出端与关键帧处理单元相连接,关键帧处理单元的输出端连接SLAM输出单元;与现有技术相比,通过使用直接半密集方法作为基线,将视觉上明显不同的帧的子集搜集为关键帧,其位姿是基于位姿图优化的全局精准化;同时在每个帧输入时通过与其最近的关键帧之间的变换进行相机位姿变换,将CNN预测的语义分割紧密的与全局重建模式融合在一起,实现本发明的目的。

    基于输入数据稀疏性的存算一体模块、芯片和电子设备

    公开(公告)号:CN118939232A

    公开(公告)日:2024-11-12

    申请号:CN202411382656.4

    申请日:2024-09-30

    发明人: 刘洪杰 杨晓风

    IPC分类号: G06F7/498 G06F7/575

    摘要: 本申请公开一种基于输入数据稀疏性的存算一体模块、芯片和电子设备,存算一体模块中,权重参数存储阵列用于存储权重参数;比特乘法器用于接收权重读取使能信号和输入特征数据,在权重读取使能信号使能时,根据权重读取使能信号选择权重参数存储阵列中的权重参数,并将输入特征数据的比特位与选择的权重参数相乘;存储读出电路用于在输入特征数据的比特位为1时,将乘积读出至逻辑运算单元,在输入特征数据的比特位为0时,不执行读出操作;逻辑运算单元用于在输入特征数据的比特位为1时,累加存储读出电路读出的乘积,以实现将输入特征数据和权重参数进行乘累加。本申请能够降低大量并发数据读取的功耗,降低数据输出量与数据传输带宽的要求。

    向量处理器、神经网络加速器、芯片及电子设备

    公开(公告)号:CN117195989B

    公开(公告)日:2024-06-04

    申请号:CN202311462696.5

    申请日:2023-11-06

    发明人: 李兆钫 刘洪杰

    IPC分类号: G06N3/063

    摘要: 本发明公开一种向量处理器、神经网络加速器、芯片及电子设备,涉及神经网络技术领域,解决神经网络加速器芯片中,存储单元与运算单元之间的数据搬运量较大的技术问题。该向量处理器包括:全集交换模块、若干个算子模块、若干个输入模块、若干个输出模块和控制模块;算子模块通过全集交换模块获取输入模块输入的数据,并通过全集交换模块向输出模块输出数据;全集交换模块从输入模块中选择接入至少一个输入模块,和/或控制开启/关闭至少一个输出模块,进行算子模块的数据流和/或控制流的切换和/或重构,以得到预设的新的数据流和/或控制流。本发明通过全集交换模块实现接入算子模块的对象和顺序调整,减少数据搬运和功耗,降低成本。

    向量处理器、神经网络加速器、芯片及电子设备

    公开(公告)号:CN117474062A

    公开(公告)日:2024-01-30

    申请号:CN202311824582.0

    申请日:2023-12-28

    发明人: 李兆钫 刘洪杰

    摘要: 本发明公开一种向量处理器、神经网络加速器、芯片及电子设备,涉及神经网络技术领域,解决了向量处理器及包含有向量处理器的芯片难以降低面积和功耗的技术问题。该向量处理器包括:行缓冲器、顶层控制器、一个向量处理单元、及与若干个CIM集群均连接的数据同步模块;数据同步模块对来自CIM集群的数据进行同步,并输入行缓冲器;行缓冲器设置有行存储块组、行控制器,行存储块组对输入数据进行缓存,行控制器检测行存储块组中的缓冲数据量,并产生缓冲信号;顶层控制器用于控制缓冲数据进入向量处理单元;向量处理单元通过至少一种算法进行向量运算。本发明实现了CIM集群中数据的负载均衡,节约了向量处理器及包括向量处理器芯片的面积和功耗。

    子单元、MAC阵列、位宽可重构的模数混合存内计算模组

    公开(公告)号:CN111431536B

    公开(公告)日:2023-05-02

    申请号:CN202010418649.0

    申请日:2020-05-18

    IPC分类号: H03M1/46

    摘要: 本发明涉及一种模数混合存内计算的子单元,用于1位乘法计算,仅需要9个晶体管,在此基础上,提出多个子单元共用计算电容器、晶体管以组成1个计算单元,使得平均下来子单元的晶体管数量逼近8个,进而提出一种MAC阵列,用于乘加计算,包含多个计算单元,每个单元内的子单元以时分复用的方式被激活。进一步地,提出MAC阵列的差分体系,提高计算的容错能力。进一步地,提出一种用于内存内模数混合运算模组,对MAC阵列的并行模拟输出数字化并进行其它数字域的运算。所述运算模组中的模数转换模块充分利用MAC阵列的电容器,既能减少运算模组的面积,又能降低运算误差。进一步地,提出一种充分利用数据稀疏性来节省模数转换模块能耗的方法。