[发明专利]一种基于卷积自动编码算法的图像压缩硬件加速器装置在审

专利信息
申请号: 202010660030.0 申请日: 2020-07-06
公开(公告)号: CN111800636A 公开(公告)日: 2020-10-20
发明(设计)人: 王中风;李文斌;林军 申请(专利权)人: 南京大学
主分类号: H04N19/42 分类号: H04N19/42
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 210023 江苏省南京市栖*** 国省代码: 江苏;32
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 基于 卷积 自动 编码 算法 图像 压缩 硬件 加速器 装置
【权利要求书】:

1.一种基于卷积自动编码算法的图像压缩硬件加速器装置,其特征在于:由控制单元,逻辑计算加速单元和存储单元三大部分组成。

2.根据权利要求1所述的控制单元,其特征在于:包含数据控制模块和计算操作控制模块。

3.根据权利要求2所述的数据控制模块和计算操作控制模块,其特征在于:数据控制模用于实现如下功能:(a)控制逻辑计算加速单元需要的像素数据和权值从存储单元到逻辑计算加速单元的传输功能;(b)逻辑计算加速单元的处理结果向存储单元的传输功能。

4.根据权利要求1所述的逻辑计算加速单元,其特征在于包括:复用处理器、周期并行卷积计算单元和计算单元组成的卷积计算阵列。

5.根据权利要求4所述的复用处理器,其特征在于:用以执行对输入像素神经元的接受和最终结果的打包输出,包含的激活函数单元和池化单元用于完成卷积结果的激活函数和池化操作等。

6.根据权利要求4所述的周期并行卷积计算单元,其特征在于:通过对高维卷积核的拆分构建出低维度下的周期性的卷积计算操作来适应更高分辨率的图片,降低资源占用,用以执行图像的二维卷积。

7.根据权利要求4所述的计算单元组成的卷积计算阵列,其特征在于:通过计算单元组成的卷积计算阵列,提高了计算的并行度,用于完成单张图像的完整卷积过程。

8.根据权利要求1所述的存储单元,其特征在于:包括像素存储器、权值存储器、结果存储器和片外动态存储器。

9.根据权利要求8所述的像素存储器、权值存储器、结果存储器和片外动态存储器,其特征在于:(a)像素存储器用于存储来自片外动态存储器的部分待压缩的图像以及特征图像;(b)权值存储器用于存储来自片外动态存储器的部分卷积核的权值数据;(c)结果存储器用于存储卷积计算结果经过复用处理器处理后的结果数据,并将结果数据写入到片外动态存储中;(d)片外动态存储用于存储全部的待压缩的图像数据和权值数据,通过动态存储接口与权利要求8中剩余存储器连接。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南京大学,未经南京大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202010660030.0/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top