[发明专利]一种卷积神经网络的加速方法、装置、设备及存储介质在审
| 申请号： | 201910016345.9 | 申请日： | 2019-01-08 |
| 公开（公告）号： | CN109858610A | 公开（公告）日： | 2019-06-07 |
| 发明（设计）人： | 王丽;曹芳;郭振华 | 申请（专利权）人： | 广东浪潮大数据研究有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 罗满 |
| 地址： | 510620 广东省广州市天河区*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种卷积神经网络的加速方法装置、设备以及存储介质，包括预先接收预设的卷积神经网络CNN中的多个预设类型的计算操作模型；从多个计算操作模型中，获取能够实现待加速CNN的各个计算操作的计算操作模型，作为待用计算操作模型；控制加速卡的现场可编程门阵列FPGA根据待用计算操作模型，编译出用于执行待加速CNN的内核程序；获取包含待加速CNN的各个计算操作的动作时序的动作时序参数；控制FPGA按照动作时序参数中的动作时序执行内核程序，并对预设数据进行运算，以便实现加速。本发明采用任何一块加速卡均可以执行对任何一个待加速CNN的加速操作，无需开发出多种加速卡，灵活性较强，且节省了研发成本。 | ||
| 搜索关键词： | 计算操作 动作时序 卷积神经网络 存储介质 内核程序 预设 现场可编程门阵列FPGA 加速操作 预设数据 研发 编译 运算 开发 | ||
【主权项】：
1.一种卷积神经网络的加速方法，其特征在于，包括：预先接收预设的卷积神经网络CNN中的多个预设类型的计算操作模型；从多个所述计算操作模型中，获取能够实现待加速CNN的各个计算操作的所述计算操作模型，作为待用计算操作模型；控制加速卡的现场可编程门阵列FPGA根据所述待用计算操作模型，编译出用于执行所述待加速CNN的内核程序；获取包含所述待加速CNN的各个所述计算操作的动作时序的动作时序参数；控制所述FPGA按照所述动作时序参数中的所述动作时序执行所述内核程序，并对预设数据进行运算，以便实现加速。
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