[发明专利]基于非易失性存内计算实现二值神经网络的芯片和方法在审
| 申请号： | 201910713408.6 | 申请日： | 2019-08-02 |
| 公开（公告）号： | CN110598858A | 公开（公告）日： | 2019-12-20 |
| 发明（设计）人： | 康旺;潘彪;邓尔雅;赵巍胜 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063 |
| 代理公司： | 11127 北京三友知识产权代理有限公司 | 代理人： | 王涛;任默闻 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于非易失性存内计算实现二值神经网络的芯片和方法，该芯片包括：非易失性运算模块，该非易失性运算模块用于对其接收的第一二值化数据包和其内预存的第二二值化数据包进行矩阵乘加运算。其中，二值神经网络的权重在推理过程中通常固定不变，每层神经网络对应的输入特征通常是随应用而变的，将二值神经网络的权重作为第二二值化数据包预存在非易失性运算模块内，将二值神经网络的输入特征加载至非易失性运算模块，以便在非易失性运算模块内实现矩阵乘加运算，解决由于数据搬移带来的功耗与时延问题。 | ||
| 搜索关键词： | 非易失性 神经网络 运算模块 二值化 数据包 矩阵 乘加运算 输入特征 芯片 数据搬移 推理过程 功耗 加载 权重 时延 预存 应用 | ||
【主权项】：
1.一种基于非易失性存内计算实现二值神经网络的芯片，其特征在于，包括：用于对其接收的第一二值化数据包和其内预存的第二二值化数据包进行矩阵乘加运算的非易失性运算模块。/n
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