[发明专利]一种卷积神经网络CNN硬件加速器及加速方法

摘要

本发明公开一种卷积神经网络CNN硬件加速器及加速方法，该加速器包括用于缓存输入特征图片数据的输入缓冲以及分别共用相同输入特征图片数据进行CNN卷积运算的多个运算单元，每个运算单元包括卷积核缓冲、输出缓冲以及由多个MAC部件构成的乘加单元，卷积核缓冲接收从外部存储部件返回的卷积核数据，分别提供给乘加单元中各个MAC部件，各个MAC部件分别接收输入特征图片数据、卷积核数据进行乘累加运算，运算的中间结果写入输出缓冲中；该加速方法为利用上述加速器的方法。本发明能够提高CNN硬件加速性能，且具有数据重用率及效率高、数据搬移量少、可扩展性能好，以及系统所需带宽、硬件开销小等优点。

主权项

一种卷积神经网络CNN硬件加速器，其特征在于：包括用于缓存输入特征图片数据的输入缓冲(1)以及分别共用相同输入特征图片数据进行CNN卷积运算的多个运算单元(2)，每个所述运算单元(2)包括卷积核缓冲(21)、输出缓冲(22)以及由多个MAC部件(231)构成的乘加单元(23)，所述卷积核缓冲(21)接收从外部存储部件返回的卷积核数据，分别提供给所述乘加单元(23)中各个所述MAC部件(231)，各个所述MAC部件(231)分别接收所述输入特征图片数据、所述卷积核数据进行乘累加运算，运算的中间结果写入所述输出缓冲(22)中。