[发明专利]基于深度可分离卷积的轻量级神经网络硬件加速器有效
| 申请号： | 202110332526.X | 申请日： | 2021-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN113033794B | 公开（公告）日： | 2023-02-28 |
| 发明（设计）人： | 林英撑;李睿;石匆;何伟;张玲;杨晶 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063;G06N3/0464;G06N3/086;G06F17/15 |
| 代理公司： | 重庆华科专利事务所 50123 | 代理人： | 谭小琴 |
| 地址： | 400030 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度可分离卷积的轻量级神经网络硬件加速器，包括A路K×K通道卷积处理单元并行阵列、A路1×1点卷积处理单元并行阵列以及用于缓冲卷积神经网络和输入输出特征图的片上存储器；卷积神经网络是将神经网络MobileNet采用量化感知训练方法压缩所得的轻量级神经网络；A路K×K通道卷积处理单元并行阵列、多路1×1点卷积处理单元并行阵列部署在像素级流水线中；每个K×K通道卷积处理单元包括1个乘法器、1个加法器和1个激活函数计算单元；每个1×1点卷积处理单元包括多路选择器、1个两级加法器树和1个累加器。本发明解决了以往加速器在推理过程产生高能耗片外访存问题，同时节省了资源并提高了处理性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 可分离 卷积 轻量级 神经网络 硬件 加速器 | ||
【主权项】：
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