[发明专利]专用神经网络加速器的标准与非标准卷积一致性变换方法

权利要求书

1.专用神经网络加速器的标准与非标准卷积一致性变换方法，所述专用神经网络加速器采用矩阵乘加矩阵，所述用神经网络加速器的一个处理单元(PE)内部包含乘法器、加法器等运算器件，完成一个特征点与权重系数的乘加运算，对处理单元进行分组，便于支持多个卷积核运算；其特征在于，变换方法包括专用网络加速器启动计算前步骤和硬件处理流程：

所述专用网络加速器启动计算前步骤具体为：系统主控制器将被加速网络层的输入特征图、卷积核系数及偏置系数等数据从外部的大容量存储器搬移到片上系统的高速存储器；

所述硬件处理流程包括：

S01、系统主控制器根据当前被加速卷积网络层类型，判断是否需要对输入数据进行常量填充、行列置换等数据预处理；

S02、将预处理后或无需处理的数据搬移数据到片上存储器；

S03、主控制器配置专用神经网络加速器后启动计算。

2.根据权利要求1所述的专用神经网络加速器的标准与非标准卷积一致性变换方法，其特征在于，所述系统主控制器包括MCU、CPU、DSP。

3.根据权利要求1所述的专用神经网络加速器的标准与非标准卷积一致性变换方法，其特征在于，所述大容量存储器采用包括动态随机存取存储器DRAM、高带宽存储器HBM。

4.根据权利要求1所述的专用神经网络加速器的标准与非标准卷积一致性变换方法，其特征在于，所述高速存储器采用包括静态随机存取存储器SRAM。