[发明专利]专用神经网络加速器的标准与非标准卷积一致性变换方法有效
| 申请号： | 202010463952.2 | 申请日： | 2020-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN111667052B | 公开（公告）日： | 2023-04-25 |
| 发明（设计）人： | 王维;伍骏 | 申请（专利权）人： | 上海赛昉科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/0464 | 分类号： | G06N3/0464;G06N3/063;G06F7/57;G06F15/78 |
| 代理公司： | 上海创开专利代理事务所(普通合伙) 31374 | 代理人： | 吴海燕 |
| 地址： | 200120 上海市浦东新区中国（上海）自由贸易试*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了专用神经网络加速器的标准与非标准卷积一致性变换方法，涉及神经网络技术领域。本发明包括专用网络加速器启动计算前步骤和硬件处理流程；专用网络加速器启动计算前步骤具体为：系统主控制器将被加速网络层的输入特征图、卷积核系数及偏置系数等数据从外部的大容量存储器搬移到片上系统的高速存储器；硬件处理流程包括：S01、判断是否需要对输入数据进行常量填充、行列置换等数据预处理；S02、将预处理后或无需处理的数据搬移数据到片上存储器；S03、主控制器配置专用神经网络加速器后启动计算。本发明可以有效控制算法兼容性设置，提高了专用神经网络对卷积类算法的扩展性，有效提高硬件复用率，降低功耗。 | ||
| 搜索关键词： | 专用 神经网络 加速器 标准 非标准 卷积 一致性 变换 方法 | ||
【主权项】：
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