[发明专利]神经网络加速装置与方法在审
| 申请号： | 201880011107.2 | 申请日： | 2018-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN110337658A | 公开（公告）日： | 2019-10-15 |
| 发明（设计）人： | 韩峰;谷骞;李似锦 | 申请（专利权）人： | 深圳市大疆创新科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京龙双利达知识产权代理有限公司 11329 | 代理人： | 王龙华;章愫 |
| 地址： | 518057 广东省深圳市南山区高*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 定点格式 加速装置 神经网络 预设定 计算单元 目标输出 输入单元 输出 计算处理 输出单元 截断 低位 移出 占用 申请 | ||
1.一种神经网络加速装置，其特征在于，包括：
输入单元，用于获取输入特征值；
计算单元，用于对所述输入单元接收的所述输入特征值进行计算处理，获得输出特征值；
输出单元，用于在所述计算单元获得的所述输出特征值的定点格式与预设定点格式不同的情况下，按照所述预设定点格式对所述输出特征值进行低位移出和/或高位截断，获得目标输出特征值，所述目标输出特征值的定点格式为所述预设定点格式。
2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述输出单元用于：
按照所述预设定点格式，将所述输出特征值的L1个低位移出，L1为正整数，所述L1个低位表示的值大于L1个比特表示的最大值的一半；
对已经移出所述L1个低位的输出特征值进行加1操作，获得所述目标输出特征值。
3.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述输出单元用于：
按照所述预设定点格式，将所述输出特征值的L2个低位移出，L2为正整数，所述L2个低位表示的值小于L2个比特表示的最大值的一半；
将已经移出所述L2个低位的输出特征值作为所述目标输出特征值。
4.根据权利要求2或3所述的装置，其特征在于，所述输出特征值的值大于所述预设定点格式表示的最大值；
所述输出单元还用于，将所述预设定点格式表示的最大值作为所述目标输出特征值。
5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述预设定点格式表示带符号位的定点数的有效位数据的位数为m1，所述有效数据中小数的位数为n1；
其中，所述目标输出特征值大于m1+1位比特表示的最大值；
所述输出单元用于，将所述m1+1位比特表示的正数最大值作为所述目标输出特征值。
6.根据权利要求2或3所述的装置，其特征在于，所述输出特征值的值大于所述预设定点格式表示的最小值；
所述输出单元还用于，将所述预设定点格式表示的最小值作为所述目标输出特征值。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述预设定点格式表示带符号位的定点数的有效位数据的位数为m2，所述有效位数据中小数的位数为n2；
其中，所述目标输出特征值小于m2+1位比特表示的负数最小值；
所述输出单元用于，将所述m2+1位比特表示的负数最小值作为所述目标输出特征值。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的装置，其特征在于，所述输入单元还用于，对所述输入特征值进行位宽扩展操作；
其中，所述计算单元用于，对经过所述位宽扩展操作之后的所述输入特征值进行计算处理，获得所述输出特征值。
9.根据权利要求1至7中任一项所述的装置，其特征在于，所述输入单元用于获取至少两个输入特征值，所述至少两个输入特征值的定点格式不同；
所述输入单元用于，对所述至少两个输入特征值进行位宽扩展操作；对经过所述位宽扩展操作之后的所述至少两个输入特征值进行移位操作，经过所述移位操作后的所述至少两个输入特征值的定点格式相同；
其中，所述计算单元用于，对经过所述移位操作后的所述至少两个输入特征值进行计算处理，获得所述输出特征值。
10.根据权利要求1至9中任一项所述的装置，其特征在于，所述计算单元用于，对所述输入特征值进行如下计算处理中的任一种：卷积计算，池化计算。
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