[发明专利]一种深度可分离卷积神经网络加速器架构有效
| 申请号： | 202010628683.0 | 申请日： | 2020-07-02 |
| 公开（公告）号： | CN111898733B | 公开（公告）日： | 2022-10-25 |
| 发明（设计）人： | 孙宏滨;任杰;李宝婷;张旭翀;汪航;郑南宁 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06N3/063 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 闵岳峰 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种深度可分离卷积神经网络加速器架构，包括：外部存储器，用于存储输入的待处理图片的像素数据和深度可分离卷积神经网络的权重数据；特征图缓存，用于暂存从所述外部存储器读取的待处理图片像素数据以及神经网络计算的特征图结果；权重缓存，用于暂存从所述外部存储器读取的深度可分离卷积神经网络的权重数据；计算引擎模块，用于对从所述特征图缓存与权重缓存分别读取特征图数据与权重数据进行卷积计算；控制配置模块，用于配置所述计算引擎模块的计算模式以及控制所述特征图缓存与权重缓存的读写。本发明优化了深度可分离卷积的计算顺序，在提高并行性的同时减少了访存成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 可分离 卷积 神经网络 加速器 架构 | ||
【主权项】：
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