[发明专利]一种用于神经网络推理加速的低功耗浮点乘累加运算方法在审
| 申请号： | 202210924134.7 | 申请日： | 2022-08-02 |
| 公开（公告）号： | CN115374904A | 公开（公告）日： | 2022-11-22 |
| 发明（设计）人： | 赵文哲;胡康;张景铭;付格林;夏天;任鹏举 | 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;G06N5/04;G06F17/16;G06F7/544 |
| 代理公司： | 北京中济纬天专利代理有限公司 11429 | 代理人： | 覃婧婵 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本公开揭示了一种用于神经网络推理加速的低功耗浮点乘累加运算方法，通过对输入的浮点数进行预处理，在计算前对小数部分进行舍入并调整其指数位，对可能会被舍入的数据进行预先的舍入和规整，省去对不必要精度的计算。同时，为了累加电路能够快速执行，采用科学技术法表示的指数的小数部分放弃原有的原码表示方法，转而采用补码表示方法。本公开利用乘累加运算的特点，使用消耗资源较少的定点运算资源实现接近浮点运算的精度，从而解决了神经网络推理过程中计算精度与硬件实现复杂度的平衡问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 神经网络 推理 加速 功耗 浮点 累加 运算 方法 | ||
【主权项】：
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