[发明专利]一种基于脉动阵列硬件架构的深度学习卷积运算实现方法有效
| 申请号： | 202010148579.1 | 申请日： | 2020-03-05 |
| 公开（公告）号： | CN111506343B | 公开（公告）日： | 2023-07-07 |
| 发明（设计）人： | 雍珊珊;王新安;徐伯星;张兴;何春舅 | 申请（专利权）人： | 北京大学深圳研究生院 |
| 主分类号： | G06F9/30 | 分类号： | G06F9/30;G06F13/28;G06N3/0464;G06T1/20;G06T1/60 |
| 代理公司： | 深圳市华优知识产权代理事务所(普通合伙) 44319 | 代理人： | 余薇 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请实施例属于深度学习技术领域，涉及一种基于脉动阵列硬件架构的深度学习卷积运算实现方法，方法包括：S1、所述控制器通过接口单元获取配置指令，并根据所述配置指令配置所述输入缓存和所述脉动阵列模块；S2、通过所述直接内存访问DMA将所述网络数据存储接口获取的帧图像数据传输到所述内部存储器；S3、逐行将存储于所述内部存储器中的帧图像数据读入到所述图像寄存器文件中，并通过广播的方式将一行图像数据输入到所述脉动阵列模块中，所述输入缓存根据控制器的配置将卷积核逐行输入所述脉动阵列模块中；S4、在所述脉动阵列模块中将一行帧图像数据与卷积核进行卷积运算，直到所述帧图像的最后一行，然后输出运算结果到所述输出缓存中。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 脉动 阵列 硬件 架构 深度 学习 卷积 运算 实现 方法 | ||
【主权项】：
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