一种卷积神经网络的加速方法及卷积神经网络加速器
基本信息
| 申请号 | CN202210333224.9 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114692858A | 公开（公告）日 | 2022-07-01 |
| 申请公布号 | CN114692858A | 申请公布日 | 2022-07-01 |
| 分类号 | G06N3/063（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06T3/40（2006.01）I;G06T7/10（2017.01）I;G06F15/78（2006.01）I;G06F7/544（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 刘铎;朴星泉;任骜;汪成亮;陈咸彰;谭玉娟 | 申请（专利权）人 | 重庆大学 |
| 代理机构 | 广州三环专利商标代理有限公司 | 代理人 | - |
| 地址 | 404100重庆市沙坪坝区沙正街174号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种卷积神经网络的加速方法及卷积神经网络加速器，包括：获取当前卷积层量化后的输入特征图数据；对所述输入特征图数据进行分割处理，得到第一输入特征图数据和第二输入特征图数据；将位于同一通道的第一输入特征图数据和第二输入特征图数据交替拼接，得到拼接输入特征图数据；利用预先读取到的权重数据，对所述拼接输入特征图数据进行乘累加运算，得到所述当前卷积层的卷积计算结果。采用本发明实施例能够提高PE运算阵列进行乘累加运算的资源利用率，进而缩短卷积神经网络的运算时间。 |
