[发明专利]一种降低深度神经网络数据迁移及功耗的卷积运算结构有效
| 申请号： | 202010130325.7 | 申请日： | 2020-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN111275180B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 娄冕;苏若皓;杨靓;崔媛媛;张海金;郭娜娜;刘思源;黄九余;田超 | 申请（专利权）人： | 西安微电子技术研究所 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 高博 |
| 地址： | 710065 陕西*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种降低深度神经网络数据迁移及功耗的卷积运算结构，包括乘法器和加法器，乘法器的输入端分别连接多路复选器MUX1和多路复选器MUX2，乘法器的输出端与多路复选器MUX1的输出端经多路复选器MUX3与加法器的输入端连接，加法器的输入端还连接有多路复选器MUX4的输入端，多路复选器MUX1、多路复选器MUX2、乘法器、多路复选器MUX3、多路复选器MUX4的输出端和加法器的输入端分别连接寄存器reg1，加法器的输出端连接寄存器reg2，寄存器reg2的输出端连接多路复选器MUX4的输入端，用于实现卷积运算的乘累加操作。本发明适用于当前所有卷积神经网络模型，在最大程度满足数据并行度的前提下，有效降低了全局计算的动态功耗，控制结构简单，具有极强的通用性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 降低 深度 神经网络 数据 迁移 功耗 卷积 运算 结构 | ||
【主权项】：
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