[发明专利]具有用于机器学习加速器的宽乘加器树的浮点点积硬件在审
| 申请号： | 202010221475.9 | 申请日： | 2020-03-26 |
| 公开（公告）号： | CN112051982A | 公开（公告）日： | 2020-12-08 |
| 发明（设计）人： | 希曼殊·考尔;马克·安德斯 | 申请（专利权）人： | 英特尔公司 |
| 主分类号： | G06F7/544 | 分类号： | G06F7/544;G06F7/487;G06F7/483;G06N3/063 |
| 代理公司： | 北京东方亿思知识产权代理有限责任公司 11258 | 代理人： | 宗晓斌 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本公开涉及具有用于机器学习加速器的宽乘加器树的浮点点积硬件。系统、设备和方法可以提供用于基于指数位的第一子集在多个浮点数之间进行第一对齐的技术。该技术还可以至少部分地与第一对齐并行地基于指数位的第二子集在多个浮点数之间进行第二对齐，其中，指数位的第一子集是LSB，并且指数位的第二子集是MSB。在一个示例中，技术使对齐的多个浮点数彼此相加。关于第二对齐，该技术还可以识别多个浮点数的各个指数，识别各个指数中的最大指数，并且进行从最大指数中减去各个指数的减法，其中该减法是从MSB到LSB进行的。 | ||
| 搜索关键词： | 具有 用于 机器 学习 加速器 宽乘加器树 浮点 硬件 | ||
【主权项】：
暂无信息
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