[发明专利]支持多粒度稀疏与多模式量化的卷积神经网络的加速器有效
| 申请号： | 202010171755.3 | 申请日： | 2020-03-12 |
| 公开（公告）号： | CN111401554B | 公开（公告）日： | 2023-03-24 |
| 发明（设计）人： | 谭展宏 | 申请（专利权）人： | 交叉信息核心技术研究院（西安）有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/082 | 分类号： | G06N3/082;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/063 |
| 代理公司： | 北京中巡通大知识产权代理有限公司 11703 | 代理人： | 李宏德 |
| 地址： | 710077 陕西省西安市*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明一种支持多粒度稀疏与指数量化的卷积神经网络的加速器，包括主控制器，并行的第一级激活输入处理模块和第一级权重处理模块，并行的第二级激活输入处理模块和第二级权重处理模块，第三级处理模块，并行的池化处理模块和批归一化处理模块，以及输出控制器；通过对卷积神经网络进行压缩，实现剪枝与量化的结合；通过第三级处理模块的量化处理，分别将激活输入和权重进行量化处理；利用配置器能够实现通道/滤波器剪枝，利用处理卷积核稀疏的计算序列的控制实现卷积核剪枝，利用稀疏图案编码的输入和稀疏图案掩模控制器的处理实现可配置空间的图案剪枝，实现多粒度稀疏架构，从而能够对卷积神经网络进行加速，提高其处理能力和速度。 | ||
| 搜索关键词： | 支持 粒度 稀疏 模式 量化 卷积 神经网络 加速器 | ||
【主权项】：
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