[发明专利]一种高兼容性可编程神经网络加速阵列在审
| 申请号： | 201711131564.9 | 申请日： | 2017-11-15 |
| 公开（公告）号： | CN107817708A | 公开（公告）日： | 2018-03-20 |
| 发明（设计）人： | 陈迟晓;史传进;张怡云 | 申请（专利权）人： | 复旦大学 |
| 主分类号： | G05B19/04 | 分类号： | G05B19/04 |
| 代理公司： | 上海正旦专利代理有限公司31200 | 代理人： | 陆飞,陆尤 |
| 地址： | 200433 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明属于集成电路技术领域，具体为一种高兼容性可编程神经网络加速阵列。该阵列采用可重构性架构，包含一个中央控制器、一个特征向量发射器以及若干个神经网络计算单元片；所述计算单元片含有可编程乘加单元、可编程激活单元、单元片控制器等基本的神经网络计算模块，加速阵列通过可编程通信路由进行任意单元片间的通信。该可编程神经网络加速阵列可兼容多种神经网络算法，同时又不失去高能效，适合应用于各类深度学习智能系统中。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 兼容性 可编程 神经网络 加速 阵列 | ||
【主权项】：
一种高兼容性可编程神经网络加速阵列，其特征在于，采用可重构性架构，包含一个中央控制器、一个特征向量发射器以及若干个神经网络计算单元片；其中：所述的中央控制器负责深度学习神经网络的全局控制；所述的特征向量发射器负责向所有所述神经网络计算单元片发射所需的特征向量；所述的神经网络计算单元片含有基本的神经网络计算模块；所述的神经网络计算单元片通过可编程通信路由进行任意单元片间的通信。
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