[发明专利]一种卷积神经网络的快速卷积及缓存模式的设计方法在审
| 申请号： | 202210937743.6 | 申请日： | 2022-08-05 |
| 公开（公告）号： | CN115204373A | 公开（公告）日： | 2022-10-18 |
| 发明（设计）人： | 秦亚东;黄宏敏;熊晓明;刘远 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06N3/063;G06F15/78;G06F9/445;G06F12/0871 |
| 代理公司： | 广东广信君达律师事务所 44329 | 代理人： | 江金城 |
| 地址： | 510062 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种卷积神经网络的快速卷积及缓存模式的设计方法，充分利用FPGA完成Winograd算法的设计，在3*3的卷积核尺寸下，乘法操作从36次减少到16次，可以充分利用DSP资源对卷积操作进行加速。通过特征图缓存以及流水线传输的方式，优化卷积滑窗操作时需要对重复行和列数据的缓存，提高缓存以及转化模块工作效率。通过配置参数实现矩阵转化模块的可重构设计。充分利用所节省的DSP资源，复用Winograd卷积计算阵列，充分利用FPGA的硬件资源，进一步提升卷积加速模块的计算能力，对点积步骤进行低功耗设计。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 卷积 神经网络 快速 缓存 模式 设计 方法 | ||
【主权项】：
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