[发明专利]一种基于特征图稀疏性的卷积神经网络加速器有效
| 申请号： | 202110379879.5 | 申请日： | 2021-04-08 |
| 公开（公告）号： | CN113077047B | 公开（公告）日： | 2023-08-22 |
| 发明（设计）人： | 秦华标;李嘉鑫 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06N3/0464 | 分类号： | G06N3/0464;G06N3/063 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 何淑珍;江裕强 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于特征图稀疏性的卷积神经网络加速器。所述卷积神经网络加速器包括输入特征图编码模块、权重编码模块、数据流控制模块、稀疏矩阵计算模块和总线；总线分别连接数据流控制模块、输入特征图编码模块、权重编码模块和稀疏矩阵计算模块；输入特征图编码模块根据特征图中的0元素，对特征图编码；权重编码模块根据输入特征图编码模块的编码信息，为稀疏矩阵计算模块提供对应的权重数据；数据流控制模块根据寄存器信息控制其余模块的工作模式；稀疏矩阵计算模块使用输入特征图编码模块和权重编码模块提供的数据进行卷积计算。本发明可以将加速器切换为利用权重中的稀疏性，可以灵活应用，对稀疏权重加以支持。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 稀疏 卷积 神经网络 加速器 | ||
【主权项】：
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