[发明专利]用于神经网络计算的计算设备和计算方法有效
| 申请号： | 201710025196.3 | 申请日： | 2017-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN108304922B | 公开（公告）日： | 2020-12-15 |
| 发明（设计）人： | 刘武龙;姚骏;汪玉 | 申请（专利权）人： | 华为技术有限公司;清华大学 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京龙双利达知识产权代理有限公司 11329 | 代理人： | 张欣;王君 |
| 地址： | 518129 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本申请提供了一种用于神经网络计算的计算设备和计算方法，该计算设备包括：第一计算单元，用于对输入的第一矩阵执行M次第一操作，得到第二矩阵；第二计算单元，用于对输入的第二矩阵执行第二操作；控制单元，用于控制第一计算单元对第一矩阵执行M次第一操作中的第i次第一操作，得到第二矩阵的第i个数据元素；将第二矩阵的第i个数据元素存入第一存储单元中；如果第一存储单元当前存储的数据元素能够用于执行一次第二操作，控制第二计算单元执行一次第二操作。本申请提供的计算设备和计算方法能够降低用于神经网络计算的计算设备的存储开销。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 神经网络 计算 设备 计算方法 | ||
【主权项】：
1.一种用于神经网络计算的计算设备，其特征在于，所述神经网络包括第K神经网络层和第K+1神经网络层，所述第K神经网络层执行的操作包括第一操作，所述第K+1神经网络层执行的操作包括第二操作，其中K为不小于1的正整数，所述计算设备包括：第一计算单元，用于对输入的第一矩阵执行M次所述第一操作，得到第二矩阵，M为不小于1的正整数；第二计算单元，用于对输入的所述第二矩阵执行所述第二操作；控制单元，用于：控制所述第一计算单元对所述第一矩阵执行所述M次第一操作中的第i次第一操作，得到所述第二矩阵的第i个数据元素，1≤i≤M；将所述第二矩阵的第i个数据元素存入第一存储单元中；如果所述第一存储单元当前存储的数据元素能够用于执行一次第二操作，控制所述第二计算单元执行一次第二操作；其中，所述第一操作为卷积操作，所述第二操作为卷积操作或池化操作，或所述第一操作为池化操作，所述第二操作为卷积操作。
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华为技术有限公司;清华大学，未经华为技术有限公司;清华大学许可，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/patent/201710025196.3/，转载请声明来源钻瓜专利网。
