[发明专利]一种基于多级缓存的并行化卷积运算方法及系统在审

专利信息
申请号: 201810432242.6 申请日: 2018-05-08
公开(公告)号: CN108595379A 公开(公告)日: 2018-09-28
发明(设计)人: 周玉山;段成德;于治楼 申请(专利权)人: 济南浪潮高新科技投资发展有限公司
主分类号: G06F17/15 分类号: G06F17/15;G06F5/06
代理公司: 济南信达专利事务所有限公司 37100 代理人: 高经
地址: 250100 山东省济南市*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 卷积运算 并行化 多级缓存 神经网络技术 输入数据量 并行卷积 缓存FIFO 卷积计算 数据缓存 数据准备 时序 卷积核 时间点 完成时 对准 送入
【权利要求书】:

1.一种基于多级缓存的并行化卷积运算方法,其特征在于:所述并行化卷积运算方法在进行卷积运算时,首先进行数据缓存,当卷积计算阵列的数据准备完成时送入并行卷积核完成卷积运算。

2.根据权利要求1所述的基于多级缓存的并行化卷积运算方法,其特征在于:所述卷积计算阵列采用N行乘N列个卷积计算单元,其中N不小于3。

3.根据权利要求1或2所述的基于多级缓存的并行化卷积运算方法,其特征在于:进行数据缓存时需要N-1级FIFO来缓存前N-1行的数据,第N行需N个寄存器来锁存N个数据。

4.根据权利要求3所述的基于多级缓存的并行化卷积运算方法,其特征在于:第N行的数据量足够N个后,与卷积核进行卷积运算。

5.根据权利要求4所述的基于多级缓存的并行化卷积运算方法,其特征在于:所述卷积运算设计为一个时钟,计算时钟与数据时钟同步。

6.根据权利要求5所述的基于多级缓存的并行化卷积运算方法,其特征在于:在一个时钟周期内N-1级FIFO输出数据存入N-2级FIFO,寄存器REG1数据存入N-1级FIFO,寄存器REG2数据赋值给寄存器REG1,寄存器REGN数据赋值给寄存器REGN-1。

7.一种基于多级缓存的并行化卷积运算系统,其特征在于:该并行化卷积运算系统包括N-1级FIFO和N个寄存器REG,所述N-1级FIFO分别用来缓存前N-1行的数据,N个寄存器REG用来锁存N个数据,其中N不小于3。

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