[发明专利]使用混合精度数据格式训练神经网络加速器在审
| 申请号： | 201980083108.2 | 申请日： | 2019-12-05 |
| 公开（公告）号： | CN113196305A | 公开（公告）日： | 2021-07-30 |
| 发明（设计）人： | B·D·鲁哈尼;T·纳;E·S·钟;D·洛;D·C·伯格 | 申请（专利权）人： | 微软技术许可有限责任公司 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人： | 马明月 |
| 地址： | 美国华*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 公开了与使用混合精度数据格式训练神经网络加速器相关的技术。在所公开的技术的一个示例中，一种神经网络加速器被配置为加速多层神经网络的给定层。给定层的输入张量可以从普通精度浮点格式转换为量化精度浮点格式。可以使用转换后的输入张量执行张量运算。张量运算的结果可以从块浮点格式转换为普通精度浮点格式。经转换的结果可以用于生成神经网络的该层的输出张量，其中输出张量是以普通精度浮点格式。 | ||
| 搜索关键词： | 使用 混合 精度 数据格式 训练 神经网络 加速器 | ||
【主权项】：
暂无信息
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