[发明专利]一种基于混合精度存储的深度神经网络加速器在审
| 申请号： | 201910922467.4 | 申请日： | 2019-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN110766155A | 公开（公告）日： | 2020-02-07 |
| 发明（设计）人： | 刘波;朱文涛;沈泽昱;黄乐朋;李焱;孙煜昊;杨军 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 32200 南京经纬专利商标代理有限公司 | 代理人： | 熊玉玮 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于混合精度存储的深度神经网络加速器，属于计算、推算、计数的技术领域。该加速器包括片上缓存模块、控制模块、位宽可控的乘加批计算模块、非线性计算模块、寄存器阵列以及基于双查找表的霍夫曼解码模块，将权值的有效比特位和符号位参数存储在同一个存储器中，实现了混合精度的数据存储和解析，实现了对混合精度的数据和权重的乘加操作。通过基于混合精度的数据存储解析和基于双重查找表的霍夫曼解码实现了对不同精度下数据和权重的压缩和存储，减少了数据流，实现了基于深度神经网络的低功耗的数据调度。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 数据存储 查找表 加速器 权重 存储 非线性计算 寄存器阵列 有效比特位 存储器 数据流 解码 参数存储 乘加操作 缓存模块 计算模块 解码模块 控制模块 数据调度 低功耗 符号位 可控的 位宽 解析 推算 压缩 | ||
【主权项】：
1.一种基于混合精度存储的深度神经网络加速器，其特征在于，包括：/n索引缓存模块，用于存储训练好的权重、权重符号位以及权重位置索引参数霍夫曼编码，/n输入数据缓存模块，用于存储输入数据，/n缓存控制模块，用于生成索引缓存模块和输入数据缓存模块的读写地址，/n霍夫曼解码器，对权重位置索引参数的霍夫曼编码进行双查找表的霍夫曼解码完成位置索引操作，输出权重位置索引参数至索引缓存模块，/n位宽可控的批乘加计算模块，对从索引缓存模块读取的权重按照权值大小分配存储单元的数据位宽，不同位宽的存储单元存储有各权重的有效位、符号位、位置索引参数，根据位置索引参数对从输入数据缓存模块读取的输入数据进行位宽调整，对经位宽处理后的输入数据和混合存储的权重进行乘加计算，输出乘加计算结果，/n寄存器阵列，用于缓存乘加计算结果，/n非线性计算模块，对读取的乘加计算结果进行非线性计算，/n输出数据缓存模块，用于缓存乘加计算结果或非线性计算结果，及，/n控制模块，用于生成索引缓存模块的读写指令、输入数据缓存模块的读写指令、霍夫曼解码器的工作指令、位宽可控的批乘加计算模块的位宽控制指令、非线性计算结果存储的调度指令。/n
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