[发明专利]一种适用于多种卷积模式的FIR滤波器实现

摘要

本发明公开了一种可适用于多种卷积模式的FIR滤波器及其硬件实现，该结构可以支持目前卷积神经网络中主流的卷积运算，如步长为1的3*3和5*5的卷积计算以及步长为2的3*3卷积运算等，并运用6并行快速FIR算法来减小硬件消耗，降低卷积计算复杂度，提高数据吞吐率。本发明完成了步伐为2的三并行卷积运算的硬件结构推导，并在不增加加法器与乘法器的基础上将其与6并行快速FIR滤波器硬件结构相结合，使得该结构在适配的每种模式下都极大得利用了硬件资源。本发明通过该单一硬件结构的不同配置可以实现目前绝大多数主流的卷积神经网络计算，提高了硬件利用率，具备了高通用性，简化了卷积神经网络的硬件实现。

主权项

一种可适用于多种卷积模式的FIR滤波器，其硬件架构包括：1)数据输入选择单元，针对不同的卷积模式，将输入数据进行重新选择排列输入至相应的卷积计算模块。2)卷积计算单元，基本组成单元是3并行的3抽头快速FIR滤波器，并插入了数据选择器控制数据流来针对不同的卷积运算。3)卷积后计算单元，对卷积计算单元的的输出进行处理计算从而实现对卷积计算单元内多个独立组成单元的级联，形成一个多并行多抽头的快速FIR滤波器。4)数据输出选择单元，针对不同的卷积模式，选择与其对应的计算结果作为模块输出。