[发明专利]用于可编程器件的机器学习训练架构在审
| 申请号： | 202010125245.2 | 申请日： | 2020-02-27 |
| 公开（公告）号： | CN111753993A | 公开（公告）日： | 2020-10-09 |
| 发明（设计）人： | M·朗哈默尔;B·帕斯卡;S·格里波克;G·W·贝克勒;A·哈杰斯库 | 申请（专利权）人： | 英特尔公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06N3/02;G06F7/485 |
| 代理公司： | 永新专利商标代理有限公司 72002 | 代理人： | 刘炳胜 |
| 地址： | 美国加*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 可编程器件可以被配置为使用在脉动阵列上实施的矩阵乘法电路来支持机器学习训练操作。脉动阵列包括处理元件的阵列，每个处理元件包括混合浮点点积电路。混合点积电路具有硬数据路径和硬/软数据路径，硬数据路径使用以浮点模式进行操作的数字信号处理(DSP)块，硬/软数据路径使用结合通用的软逻辑操作的以定点模式进行操作的DSP块。硬/软数据路径包括馈送加法器树的2元素点积电路。使用格式转换和归一化电路将硬数据路径的结果与加法器树合并。混合点积电路的输入可以是BFLOAT16格式。硬数据路径可以是单精度格式。硬/软数据路径使用与BFLOAT16类似但不同的定制的格式。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 可编程 器件 机器 学习 训练 架构 | ||
【主权项】：
暂无信息
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