[发明专利]一种基于深度学习加速器实现单广播多运算的方法有效
| 申请号： | 201810804165.2 | 申请日： | 2018-07-20 |
| 公开（公告）号： | CN108960414B | 公开（公告）日： | 2022-06-07 |
| 发明（设计）人： | 陈书明;杨超;李斌;陈海燕;扈啸;张军阳;陈伟文 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06F7/523;G06F7/50 |
| 代理公司： | 湖南兆弘专利事务所(普通合伙) 43008 | 代理人： | 周长清;胡君 |
| 地址： | 410073 *** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习加速器实现单广播多运算的方法，该方法包括：在加速器的乘法器阵列中为指定乘法体配置多个用于存储中间结果的中间值寄存器；执行深度学习的计算过程中，当需要将输入特征值与对应权重值进行乘法运算时，将输入特征值与对应权重值的运算结果存储至对应的中间值寄存器中以用于下次计算时使用，直至完成输出特征值的计算。本发明具有实现方法简单、能够实现深度学习加速器的单广播多运算，且成本低、数据利用率高、能耗低等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 加速器 实现 广播 运算 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习加速器实现单广播多运算的方法，其特征在于，该方法包括：在加速器的乘法器阵列中为指定乘法体配置多个用于存储中间结果的中间值寄存器；执行深度学习的计算过程中，当需要将输入特征值与对应权重值进行乘法运算时，将输入特征值与对应权重值的运算结果存储至对应的所述中间值寄存器中以用于下次计算时使用，直至完成输出特征值的计算。
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