[发明专利]卷积神经网络的运算方法、装置及DPU有效
| 申请号： | 201910249144.3 | 申请日： | 2019-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN109919312B | 公开（公告）日： | 2021-04-23 |
| 发明（设计）人： | 崔文朋;乔磊;池颖英;周文博;史善哲;房超;郑哲;刘亮;龙希田;王亮 | 申请（专利权）人： | 北京智芯微电子科技有限公司;国网信息通信产业集团有限公司;国家电网有限公司;国网河北省电力有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063 |
| 代理公司： | 北京中誉威圣知识产权代理有限公司 11279 | 代理人： | 周际;王芊雨 |
| 地址： | 100192 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种卷积神经网络的运算方法、装置及DPU，方法包括：第一缓存区获取神经网络模型第n层的参数以及第一数据；第一运算单元根据神经网络第n层的参数对第一数据进行计算，将计算结果作为第二数据；第二缓存区在第一运算单元计算的同时，获取神经网络模型第n+1层的参数；在第一运算单元计算完成后，第二缓存区接收并存储第二数据；第二运算单元根据第二缓存区存储的神经网络模型第n+1层的参数对第二数据进行计算，将计算结果对第一数据进行更新，将更新后的第一数据存储在第一缓存区，重复上述步骤直到预设的神经网络模型的最大层数的计算完毕为止。本发明提供的卷积神经网络的运算方法、装置及DPU，提高了神经网络的运行效率。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积 神经网络 运算 方法 装置 dpu | ||
【主权项】：
1.一种卷积神经网络的运算方法，其特征在于，包括：第一缓存区获取内存中存储的神经网络模型第n层的参数以及第一数据，并将所述神经网络模型第n层的参数以及第一数据存储在所述第一缓存区，n为奇数；第一运算单元获取第一缓存区中存储的神经网络模型第n层的参数以及第一数据，根据所述神经网络第n层的参数对所述第一数据进行计算，将计算结果作为第二数据；在根据所述神经网络模型第n层的参数对所述第一数据进行计算的同时，第二缓存区从内存中获取神经网络模型第n+1层的参数，并将所述神经网络模型第n+1层的参数存储在所述第二缓存区；在所述第一运算单元计算完成后，第二缓存区存储所述第二数据；第二运算单元获取第二缓存区中存储的神经网络模型第n+1层的参数以及所述第二数据，根据所述神经网络模型第n+1层的参数对所述第二数据进行计算，根据计算结果对所述第一数据进行更新，将更新后的第一数据存储至所述第一缓存区中。
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