[发明专利]一种基于混合精度配置的卷积神经网络加速器及其实现方法有效
| 申请号： | 202011050462.6 | 申请日： | 2020-09-29 |
| 公开（公告）号： | CN112257844B | 公开（公告）日： | 2022-04-26 |
| 发明（设计）人： | 卓成;周鲜;张力;郭楚亮 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/063;G06F7/498 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 刘静 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于混合精度配置的卷积神经网络加速器及其实现方法，该加速器包括：权重分离模块、低精度处理模块和高精度处理模块；在权重经过加速器的权重分离模块之后，将高精度权重和低精度权重分离，利用低精度处理模块计算低精度权重，利用高精度处理模块计算高精度权重，再通过相加模块将这两部分的结果相加，最终实现卷积计算。本发明提出了混合精度配置的架构，可用于通用的卷积神经网络加速器，将权重按照精度分开处理，减小了计算单元阵列的计算位宽，节省大量存储面积并降低了加速器的运算功耗。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 混合 精度 配置 卷积 神经网络 加速器 及其 实现 方法 | ||
【主权项】：
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