[发明专利]一种卷积神经网络-图卷积神经网络可重构硬件加速架构有效
申请号: | 202111499692.5 | 申请日: | 2021-12-09 |
公开(公告)号: | CN114239816B | 公开(公告)日: | 2023-04-07 |
发明(设计)人: | 卢俊龙;刘洋;荣丽梅;肖斯宇;于奇 | 申请(专利权)人: | 电子科技大学 |
主分类号: | G06N3/063 | 分类号: | G06N3/063;G06N3/0464;G06N3/08 |
代理公司: | 电子科技大学专利中心 51203 | 代理人: | 闫树平 |
地址: | 611731 四川省成*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | 本发明属于神经网络深度学习领域,具体涉及一种卷积神经网络‑图卷积神经网络可重构硬件加速架构。本发明利用可配置寄存器对卷积神经网络‑图卷积神经网络两种神经网络的运算进行配置重构;针对卷积神经网络数据使用重排图像块为矩阵列方法,将三维卷积转换为二维矩阵运算,使得不同的神经网络运算可以复用处理元件阵列单元,以及数据静态存储控制单元、权重静态存储控制单元,达到资源复用。本发明实现了两种神经网络在同一硬件架构进行加速,大大节约了硬件开销,通过一个架构可以跑多种算法,这将节省资源,大大提高通用性,极大程度上促进整个产业的发展。 | ||
搜索关键词: | 一种 卷积 神经网络 图卷 可重构 硬件加速 架构 | ||
【主权项】:
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