[发明专利]一种用于混合精度神经网络计算的可重构脉动阵列系统有效
| 申请号： | 202110173515.1 | 申请日： | 2021-02-09 |
| 公开（公告）号： | CN112836813B | 公开（公告）日： | 2023-06-16 |
| 发明（设计）人： | 代柳瑶;杜来民;李凯;谢歆昂;毛伟;余浩 | 申请（专利权）人： | 南方科技大学 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063;G06N3/04 |
| 代理公司： | 深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙) 44268 | 代理人： | 刘芙蓉 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用于混合精度神经网络计算的可重构脉动阵列系统，可重构脉动阵列系统包括：可重构脉动阵列模块，与可重构脉动阵列模块耦合连接的多精度数据流重构模块，以及与多精度数据流重构模块耦合连接的DRAM片外存储器，多精度数据流重构模块用于对混合精度神经网络的运算进行加速；DRAM片外存储器用于存储数据；其中，可重构脉动阵列模块包括可重构PE单元，输入图像矩阵，卷积核矩阵，片上网络单元。本发明实施例可重构设计，根据卷积核复用次数和输入数据精度的不同对脉动阵列结构进行重构从而支持不同数据流下的混合精度卷积运算，根据不同神经网络的不同计算场景提升卷积计算效率，对神经网络的训练和推理有良好的加速效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 混合 精度 神经网络 计算 可重构 脉动 阵列 系统 | ||
【主权项】：
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