[发明专利]加速深度学习推断的软硬件协同设计在审
| 申请号： | 201911229430.X | 申请日： | 2019-12-04 |
| 公开（公告）号： | CN111859775A | 公开（公告）日： | 2020-10-30 |
| 发明（设计）人： | 程治宇;寇浩锋;包英泽 | 申请（专利权）人： | 百度（美国）有限责任公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06F117/08 |
| 代理公司： | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人： | 马晓亚;王艳春 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 实施方式公开了加速深度学习推断的软硬件协同设计，包括一种人工智能芯片和应用于该人工智能芯片的卷积神经网络，该人工智能芯片包括处理器、至少一个并行计算单元和池化计算单元。该方法包括：将卷积任务划分成多个卷积子任务和相应的池化子任务；在不同的并行计算单元中执行卷积子任务，并在同一并行计算单元中执行卷积、批量归一化和非线性计算操作；将每个并行计算单元执行卷积子任务的执行结果发送给池化计算单元，以执行相应的池化子任务；合并池化计算单元对相应的卷积子任务输出的执行结果执行池化操作的执行结果，得到卷积任务的执行结果。这能减少数据传输，使得卷积神经网络的操作可以在边缘设备中以更低的功耗和更少的时间来完成。 | ||
| 搜索关键词： | 加速 深度 学习 推断 软硬件 协同 设计 | ||
【主权项】：
暂无信息
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