[发明专利]适用于稀疏神经网络计算阵列的数据处理方法和加速器在审
| 申请号： | 202210462549.7 | 申请日： | 2022-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN114970810A | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 张国和;吴慧东 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/063;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 马贵香 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提出一种适用于稀疏神经网络计算阵列的数据处理方法和加速器。本发明将特征图数据进行编码存储，采用的编码方法是将数据以行向量为单位进行存储，以行向量为单位进行编码存储和解码输出，有利于大型矩阵的分块操作，解决了稀疏矩阵中连续全零行的存储问题，存储开销比较小。本发明编码传输方式，保留传输必要有效的列向量数据，对于无效计算的零向量使用游程编码，可快速跳过大量无效零向量，直接选择有效向量计算，加快计算速度减少执行周期。 | ||
| 搜索关键词： | 适用于 稀疏 神经网络 计算 阵列 数据处理 方法 加速器 | ||
【主权项】：
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