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一种基于通用神经网络处理器并行加速ResNet的实现方法

基本信息

申请号	CN202110780533.6	申请日	-
公开（公告）号	CN113657575A	公开（公告）日	2021-11-16
申请公布号	CN113657575A	申请公布日	2021-11-16
分类号	G06N3/04（2006.01）I;G06N3/063（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06F9/38（2006.01）I	分类	计算；推算；计数;
发明人	杨龚轶凡;闯小明;郑瀚寻;王润哲	申请（专利权）人	苏州仰思坪半导体有限公司
代理机构	北京棘龙知识产权代理有限公司	代理人	张开
地址	215000江苏省苏州市高新区马涧路2000号1幢11层1113-2室
法律状态	-

摘要

本发明公开了一种基于通用神经网络处理器并行加速ResNet的实现方法，包括以下步骤：将数据集和权重从中央缓存区载入寄存器，进行卷积层的运算，将权重矩阵从寄存器载入矩阵乘法单元；以流数据的方式将数据集矩阵送入矩阵乘法单元，并将运算结果写回寄存器，重复这一过程直到全部的数据处理完毕；用向量压缩单元完成批标准化的运算；用SIMD运算单元完成线性整流的运算；用SIMD运算单元和向量压缩单元完成池化层的运算；用矩阵乘法单元完成全连接层的运算，结果写回到寄存器；将寄存器中的结果写回中央缓存区。采用矩阵乘法单元完成卷积层和全连接层的运算，具备最佳的性能和性能功耗比，实现更低的能源消耗，更短的模型收敛时间，更快的图像识别速度。