[发明专利]定制数据流硬件模拟仿真方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种定制数据流硬件模拟仿真方法，其特征在于，包括步骤：

获取定制数据流硬件参数以及待仿真数据，所述定制数据流硬件参数包括寄存配置参数、神经网络结构图与神经网络参数，所述神经网络结构图包括不同神经网络层间的串行关系；

根据所述寄存配置参数在C语言环境中配置对应的寄存地址，并将所述待仿真数据、神经网络结构图与神经网络参数寄存到对应的寄存地址；

根据对应寄存地址中的所述神经网络结构图模拟构建对应的模拟神经网络，所述模拟神经网络包括不同神经网络层间的数据流关系，所述数据流关系根据所述串行关系得到；

将对应寄存地址中的所述待仿真数据以及神经网络参数输入到所述模拟神经网络进行仿真计算，得到验证数据，并返回对应的寄存地址。

2.根据权利要求1所述的定制数据流硬件模拟仿真方法，其特征在于，所述寄存配置参数包括全局流配置参数与局部流配置参数，所述神经网络参数包括不同神经网络层参数，所述根据所述寄存配置参数在C语言环境中配置对应的寄存地址，并将所述待仿真数据、神经网络结构图与神经网络参数寄存到对应的寄存地址的具体步骤包括：

分别配置所述待仿真数据以及神经网络结构图对应的全局流寄存地址；

配置所述不同神经网络层参数对应的局部流寄存地址。

3.根据权利要求2所述的定制数据流硬件模拟仿真方法，其特征在于，所述根据对应寄存地址中的所述神经网络结构图模拟构建对应的模拟神经网络的步骤具体包括：

读取对应的全局流寄存地址中所述神经网络结构图；

根据所述神经网络结构图，模拟构建对应的模拟神经网络。

4.根据权利要求2所述的定制数据流硬件模拟仿真方法，其特征在于，所述将对应寄存地址中的所述待仿真数据以及神经网络参数输入到所述模拟神经网络进行仿真计算，得到验证数据，并返回对应的寄存地址的步骤具体包括：

读取对应的全局流寄存地址中的所述待仿真数据；

将所述待仿真数据输入到所述模拟神经网络中；

分别读取对应的局部流寄存地址中的每层神经网络层参数与对应的待仿真数据进行计算，得到每层神经网络层对应的层验证数据，并将所述每层神经网络层的层验证数据返回到对应的局部流寄存地址；

在所有神经网络层计算完比后，得到模拟神经网络的验证数据，并将所述模拟神经网络的验证数据返回到与待仿真数据对应的全局流寄存地址。

5.根据权利要求4所述的定制数据流硬件模拟仿真方法，其特征在于，在所述将所述待仿真数据输入到所述模拟神经网络中之前，所述方法还包括：

对所述待仿真数据进行量化，得到8bit单元长度的待仿真数据；

所述将所述待仿真数据输入到神经网络中的步骤具体包括：

将所述8bit单元长度的待仿真数据输入到所述模拟神经网络中。

6.根据权利要求5所述的定制数据流硬件模拟仿真方法，其特征在于，所述分别读取对应的局部流寄存地址中的每层神经网络层参数与对应的待仿真数据进行计算，得到每层神经网络层对应的层验证数据，并将所述每层神经网络层的层验证数据返回到对应的局部流寄存地址的步骤具体还包括：

分别读取对应的局部流寄存地址中的每层神经网络层参数与对应的待仿真数据进行计算；

在上一神经网络层计算得到层验证数据后，将上一神经网络层对应的层验证数据进行量化，得到8bit单元长度的层验证数据；

将所述上一神经网络层对应的8bit单元长度的层验证数据输入到当前层神经网络层，计算完成后，将得到的层验证数据返回所述当前层神经网络层对应的寄存地址。