[发明专利]专用神经网络加速器的池化与向量运算的一致性变换方法在审
| 申请号： | 202010462690.8 | 申请日： | 2020-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN111667062A | 公开（公告）日： | 2020-09-15 |
| 发明（设计）人： | 王维;伍骏 | 申请（专利权）人： | 上海赛昉科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海创开专利代理事务所(普通合伙) 31374 | 代理人： | 吴海燕 |
| 地址： | 200120 上海市浦东新区中国（上海）自由贸易试*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 专用 神经网络 加速器 向量 运算 一致性 变换 方法 | ||
【权利要求书】：
1.专用神经网络加速器的池化与向量运算的一致性变换方法，所述专用神经网络加速器内部是由处理单元(PE)构成的二维结构，处理单元内部包含如乘法器、加法器、比较器的基本运算器件，处理单元用于特征点与权重系数的计算，对处理单元进一步分组可并行处理多组一维向量运算；其特征在于，所述变换方法基于硬件处理流程包括如下步骤：
S01、判断当前网络层：若为池化层，则根据步长及填充值数量，在输入特征图中选择多组一维特征向量，并设置权重系数不参与运算，作为池化滤波器；若为按元素计算层，则在两幅输入特征图中选择相同数量的一维特征向量，并将其中一幅特征图中的特征向量作为权重系数传入处理矩阵；
S02、处理矩阵并行处理多组转化后的一维池化或向量运算，并得到多组计算结果；
S03、并行输出处理矩阵计算得到的一维池化或向量计算结果。
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