[发明专利]一种用于量化卷积神经网络的可配置近似乘法器及其实现方法有效
| 申请号： | 201910987899.3 | 申请日： | 2019-10-17 |
| 公开（公告）号： | CN110780845B | 公开（公告）日： | 2021-11-30 |
| 发明（设计）人： | 卓成;郭楚亮;张力 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F7/53 | 分类号： | G06F7/53;G06N3/063 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 刘静 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用于量化卷积神经网络的可配置近似乘法器及其实现方法，该可配置近似乘法器包括符号扩展模块、子乘法器模块和近似加法器；符号扩展模块将长位宽有符号定点数乘法拆分为两个短位宽有符号定点数乘法；子乘法器模块包括若干子乘法器，每个子乘法器仅接收一个来自符号扩展模块输出的有符号定点数，结合另一个输入完成一次有符号定点数乘法；近似加法器将子乘法器模块输出的结果进行合并，得到长位宽有符号定点数乘法的最终结果。本发明针对两输入比特位长不相等的有符号定点数乘法运算，有明显的速度和能效提升；在具有大量乘法运算的量化卷积神经网络中，其优势将得到最大程度的体现。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 量化 卷积 神经网络 配置 近似 乘法器 及其 实现 方法 | ||
【主权项】：
1.一种用于量化卷积神经网络的可配置近似乘法器，其特征在于，该可配置近似乘法器包括符号扩展模块、子乘法器模块和近似加法器；/n所述符号扩展模块将长位宽有符号定点数乘法拆分为两个短位宽有符号定点数乘法，拆分原则为：将表示范围在-2
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