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卷积神经网络加速引擎、卷积神经网络加速系统及方法

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本发明公开了一种卷积神经网络加速引擎、卷积神经网络加速系统及方法，属于异构计算加速领域，引擎包括：全局缓存和物理PE矩阵；物理PE矩阵包括多个物理PE单元，物理PE单元用于执行行卷积操作以及相关的部分和累加操作；XY互联总线用于将输入特征图像数据、输出特征图像数据和卷积核参数从全局缓存传输到物理PE矩阵上，或者将物理PE矩阵产生的操作结果传输到全局缓存中；邻接互联总线用于在同一列物理PE单元之间传输中间结果；系统包括：3D‑Memory，其中每个Vault单元的内存控制器中集成了卷积神经网络加速引擎，用于完成卷积神经网络计算任务的一个子集；方法在系统的基础上进行逐层优化。本发明能够提高卷积神经网络的性能和能耗。

著录项

公开/公告号CN111178519B

专利类型发明专利
公开/公告日2022-08-02

原文格式PDF
申请/专利权人华中科技大学;
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申请/专利号CN201911377012.5
发明设计人曾令仿;程倩雅;张爱乐;程稳;方圣卿;杨霖;李弘南;施展;冯丹;
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申请日2019-12-27
分类号G06N3/063(2006.01);G06N3/04(2006.01);
代理机构华中科技大学专利中心 42201;
代理人李智
地址 430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号
入库时间 2022-09-06 00:38:11

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