[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
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 | ||
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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