[发明专利]一种用于一维卷积的卷积神经网络协处理器在审
| 申请号： | 202211077216.9 | 申请日： | 2022-09-05 |
| 公开（公告）号： | CN115759213A | 公开（公告）日： | 2023-03-07 |
| 发明（设计）人： | 张琛;王新安;李健;王晨阳;李秋平 | 申请（专利权）人： | 北京大学深圳研究生院 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063;G06N3/0464;G06F7/544;G06F17/15 |
| 代理公司： | 深圳鼎合诚知识产权代理有限公司 44281 | 代理人： | 郭燕;彭家恩 |
| 地址： | 518055 广东省深圳市南*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 一种用于一维卷积的卷积神经网络协处理器，包括中央控制器、片上RAM和乘法累加器阵列，乘法累加器阵列包括Kout×Xin个乘法累加器，分为Kout层、Xin列，每个乘法累加器接收一个通道的输入特征图数据和一个通道的卷积核的权重数据，进行单通道的一维卷积核和一维输入特征图的卷积运算，并且同一列乘法累加器接收同一个通道的输入特征图数据，每一层乘法累加器对应一个卷积核，每个乘法累加器接收其所在层对应的卷积核的一个通道的权重数据，因此乘法累加器阵列实现了输入特征图Xin个通道间和输出特征图Kout个通道间的并行计算，同时输入特征图数据在乘法累加器层之间共享，减少了访存次数，使得一维卷积神经网络的运算得到有效加速。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 卷积 神经网络 处理器 | ||
【主权项】：
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