[发明专利]基于FPGA的加速卷积计算的系统、卷积神经网络有效
| 申请号： | 201911196648.X | 申请日： | 2019-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN110880038B | 公开（公告）日： | 2022-07-01 |
| 发明（设计）人： | 尹志刚;雷小康 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙) 11576 | 代理人： | 郭文浩;尹文会 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明属于深度学习领域，具体涉及一种基于FPGA的加速卷积计算的系统、卷积神经网络，旨在为了解决解决现有技术中的上述问题。本发明包括：参数量化模块，存储各卷积层的定点化后的权值参数、尺度、偏置；参数加载模块，将定点化后的CNN模型参数文件加载到FPGA中；输入模块，获取输入数据定点化后的低比特数据；卷积计算模块，将输入数据的特征图矩阵拆分为多个小矩阵依次加载到FPGA中，根据卷积核的数量分批进行卷积计算；输出模块，各小矩阵对应的卷积计算结果进行合并作为下一层的输入图像；本发明在硬件FPGA上保证了网络模型精度损失很小的前提下，减少网络模型的存储，实现加速卷积计算。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 fpga 加速 卷积 计算 系统 神经网络 | ||
【主权项】：
暂无信息
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