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用于电子设备的神经网络模型的硬加速方法和装置

基本信息

申请号 CN201810322936.4 申请日 -
公开（公告）号 CN108710941A 公开（公告）日 2018-10-26
申请公布号 CN108710941A 申请公布日 2018-10-26
分类号 G06N3/04;G06N3/063 分类 计算；推算；计数;
发明人 王文华;程爱莲 申请（专利权）人 杭州菲数科技有限公司
代理机构 北京中政联科专利代理事务所（普通合伙） 代理人 杭州菲数科技有限公司
地址 310051 浙江省杭州市滨江区新联路608号诚高大厦801室
法律状态 -

摘要

摘要 本发明公开了一种用于第一电子设备的神经网络模型的硬加速方法和装置，涉及人工智能中的深度学习技术领域。方法包括以下步骤：获取待识别数据和神经网络模型的配置参数；根据配置参数对待识别数据进行与神经网络模型相匹配的卷积计算的硬加速，得到神经网络模型对待识别数据的卷积结果；基于配置参数从预设的至少一个函数模块中调用与神经网络模型相匹配的至少一个函数模块对卷积结果进行函数计算的硬加速，得到神经网络模型对待识别数据的识别结果。本发明可以支持采用各种开源开发环境建立的神经网络模型，还支持用户自定义的神经网络模型；当神经网络模型的算法更新时，只需要重新配置第一电子设备的参数，而无需更改硬件设计。