[发明专利]卷积神经网络加速引擎、卷积神经网络加速系统及方法有效
| 申请号： | 201911377012.5 | 申请日： | 2019-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN111178519B | 公开（公告）日： | 2022-08-02 |
| 发明（设计）人： | 曾令仿;程倩雅;张爱乐;程稳;方圣卿;杨霖;李弘南;施展;冯丹 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063;G06N3/04 |
| 代理公司： | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人： | 李智 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种卷积神经网络加速引擎、卷积神经网络加速系统及方法，属于异构计算加速领域，引擎包括：全局缓存和物理PE矩阵；物理PE矩阵包括多个物理PE单元，物理PE单元用于执行行卷积操作以及相关的部分和累加操作；XY互联总线用于将输入特征图像数据、输出特征图像数据和卷积核参数从全局缓存传输到物理PE矩阵上，或者将物理PE矩阵产生的操作结果传输到全局缓存中；邻接互联总线用于在同一列物理PE单元之间传输中间结果；系统包括：3D‑Memory，其中每个Vault单元的内存控制器中集成了卷积神经网络加速引擎，用于完成卷积神经网络计算任务的一个子集；方法在系统的基础上进行逐层优化。本发明能够提高卷积神经网络的性能和能耗。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积 神经网络 加速 引擎 系统 方法 | ||
【主权项】：
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