[发明专利]用于混合压缩循环神经网络的稀疏矩阵乘法加速器有效
| 申请号： | 201911160416.9 | 申请日： | 2019-11-23 |
| 公开（公告）号： | CN111008698B | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 刘诗玮;张怡云;史传进 | 申请（专利权）人： | 复旦大学 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063;G06N3/044;G06F7/498 |
| 代理公司： | 上海正旦专利代理有限公司 31200 | 代理人： | 陆飞;陆尤 |
| 地址： | 200433 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明属于集成电路技术领域，具体为一种用于混合压缩循环神经网络的稀疏矩阵乘法加速器。本加速器包括：2组乘累加单元，用于计算网络中2个不同输出通道的特征值；4个输入存储器，2个列组合权重存储器，1个变长编码权重存储器和1个变长编码索引存储器，存储非规则变长编码压缩的权重与索引；2个二级累加器，用于读取输出存储器中的中间结果与乘累加单元的计算结果累加，更新输出结果；1个解码器，用于将变长压缩的权重解码传输到对应的乘累加单元中。本发明利用网络中权重的稀疏性，对稀疏权重矩阵进行压缩，在保证原循环网络精度同时减少了权重存储空间，加快了计算速度，降低了计算功耗。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 混合 压缩 循环 神经网络 稀疏 矩阵 乘法 加速器 | ||
【主权项】：
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