[发明专利]一种神经网络加速器在审
| 申请号： | 202010574432.9 | 申请日： | 2020-06-22 |
| 公开（公告）号： | CN111753974A | 公开（公告）日： | 2020-10-09 |
| 发明（设计）人： | 曾成龙;李远超;蔡权雄;牛昕宇 | 申请（专利权）人： | 深圳鲲云信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063;G06N3/04;G06F13/28 |
| 代理公司： | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人： | 潘登 |
| 地址： | 518048 广东省深圳市福田区福保*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 神经网络 加速器 | ||
1.一种神经网络加速器，其特征在于，包括：
卷积计算模块，用于对输入预设神经网络的输入数据进行卷积运算得到第一输出数据；
尾部计算模块，用于对第一输出数据进行计算得到第二输出数据；
存储模块，用于缓存所述输入数据和第二输出数据；
第一控制模块，用于将所述第一输出数据传输到所述尾部计算模块；
所述卷积计算模块包括多个卷积计算单元，所述尾部计算模块包括多个尾部计算单元，所述第一控制模块包括多个第一控制单元，至少两个卷积计算单元通过一个第一控制单元与一个尾部计算单元连接。
2.如权利要求1所述的神经网络加速器，其特征在于，还包括第二控制模块，用于将神经网络计算的输出数据传输到所述存储模块，所述第二控制模块包括多个第二控制单元，至少一个所述尾部计算单元通过一个所述第二控制单元与所述存储模块连接。
3.如权利要求1所述的神经网络加速器，其特征在于，所述卷积计算模块的数据流动速率小于或等于所述尾部计算模块的数据流动速率。
4.如权利要求1所述的神经网络加速器，其特征在于，所述卷积计算模块消耗的片上资源与所述尾部计算模块消耗的片上资源之和小于或等于总片上资源。
5.如权利要求1所述的神经网络加速器，其特征在于，还包括：预设参数配置模块，用于配置预设参数，所述预设参数包括卷积核尺寸、输入特征图尺寸、输入数据存储位置和第二输出数据存储位置。
6.如权利要求5所述的神经网络加速器，其特征在于，所述卷积计算单元包括权值单元、输入特征图单元和卷积核；
所述权值单元用于根据所述卷积核尺寸形成对应的权值；
所述输入特征图单元用于根据所述输入特征图尺寸和所述输入数据存储位置从所述存储模块获取输入数据形成对应的输入特征图；
所述卷积核用于对所述权值和所述输入特征图进行计算。
7.如权利要求6所述的神经网络加速器，其特征在于，所述卷积计算单元用于对所述权值和所述输入特征图进行计算得到所述第一输出数据。
8.如权利要求5所述的神经网络加速器，其特征在于，所述存储模块包括片上存储器和/或片下存储器。
9.如权利要求8所述的神经网络加速器，其特征在于，当所述输入数据存储位置为片下存储器时，通过DMA将所述片下存储器中的输入数据传输到片上存储器中。
10.如权利要求8所述的神经网络加速器，其特征在于，当所述第二输出数据存储位置为片下存储器时，通过DMA将所述第二输出数据传输到片下存储器中。
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