[发明专利]一种深度神经网络运算系统及方法在审
| 申请号： | 201710611302.6 | 申请日： | 2017-07-25 |
| 公开（公告）号： | CN107341545A | 公开（公告）日： | 2017-11-10 |
| 发明（设计）人： | 李磊 | 申请（专利权）人： | 郑州云海信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司11227 | 代理人： | 罗满 |
| 地址： | 450018 河南省郑州市*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 深度 神经网络 运算 系统 方法 | ||
1.一种深度神经网络运算系统，其特征在于，包括：
CPU，用于接收目标数据，利用深度神经网络进行处理，得到深度神经网络的输入层数据；
FPGA，用于利用深度神经网络中的GEMM计算节点和并行运算程序执行推算环节，计算所述输入层数据，得到计算结果。
2.根据权利要求1所述的深度神经网络运算系统，其特征在于，所述FPGA，包括：
GEMM计算单元，用于利用激活函数所述输入层数据，得到所述计算结果；其中，
所述激活函数为：
式中，Sj表示中间输出结果，m表示神经元个数，wij表示第一隐含层节点i和第二隐含层节点j之间的权值，bj表示第二隐含层节点j的阀值，xj表示第二隐含层节点j的输出值。
3.根据权利要求1所述的深度神经网络运算系统，其特征在于，所述FPGA，包括：
并行运算单元，用于通过#praga unroll x展开计算所述推算环节，其中，x表示利用PCIe带宽数确定的展开层数。
4.一种深度神经网络运算方法，其特征在于，包括：
接收目标数据，利用深度神经网络进行处理，得到深度神经网络的输入层数据；
利用深度神经网络中的GEMM计算节点和并行运算程序执行推算环节，计算所述输入层数据，得到计算结果。
5.根据权利要求4所述的深度神经网络运算系统，其特征在于，所述利用深度神经网络中的GEMM计算节点和并行运算程序执行推算环节，计算所述输入层数据，得到计算结果的过程，包括：
利用激活函数所述输入层数据和并行运算程序执行推算环节，得到所述计算结果；其中，
所述激活函数为：
式中，Sj表示中间输出结果，m表示神经元个数，wij表示第一隐含层节点i和第二隐含层节点j之间的权值，bj表示第二隐含层节点j的阀值，xj表示第二隐含层节点j的输出值。
6.根据权利要求4所述的深度神经网络运算系统，其特征在于，所述利用深度神经网络中的GEMM计算节点和并行运算程序执行推算环节的过程，包括：
通过#praga unroll x展开并行计算所述GEMM计算节点，执行所述推算环节，其中，x表示利用PCIe带宽数确定的展开层数。
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