[发明专利]一种针对卷积神经元网络进行推理加速的硬件架构及其工作方法有效
| 申请号： | 201810179570.X | 申请日： | 2018-03-05 |
| 公开（公告）号： | CN108108809B | 公开（公告）日： | 2021-03-02 |
| 发明（设计）人： | 朱顺意 | 申请（专利权）人： | 山东领能电子科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/063 |
| 代理公司： | 济南金迪知识产权代理有限公司 37219 | 代理人： | 杨树云 |
| 地址： | 250101 山东省济南市历下*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种针对卷积神经元网络进行推理加速的硬件架构及其工作方法，包括预处理单元、硬件加速单元、存储单元；预处理单元用于对原始输入的原始图像帧进行预处理；硬件加速单元用于读入待卷积的预处理后的原始图像帧、卷积核系数、偏移量参数，进行卷积，卷积结束后执行全连接层计算，全连接层计算结束后，输出计算特征判断结果；存储单元用于存储原始输入的原始图像帧、卷积核系数、偏移量参数，以及每一次卷积的输出数据、全连接层的输出数据。本发明解决了传统处理器速度慢、延时大、无法实现实时推理等问题，为针对CNN卷积神经元网络进行推理计算的处理器的设计提供新的解决方案。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 针对 卷积 神经元 网络 进行 推理 加速 硬件 架构 及其 工作 方法 | ||
【主权项】：
1.一种针对卷积神经元网络进行推理加速的硬件架构，其特征在于，包括预处理单元、硬件加速单元、存储单元；所述预处理单元用于对输入的原始图像帧进行预处理；所述硬件加速单元用于读入待卷积的填充后的图像帧、卷积核系数、偏移量参数，进行卷积，卷积结束后执行全连接层计算，全连接层计算结束后，输出计算特征判断结果，计算特征判断结果是指判断出输入的图片符合各个不同结果的概率；所述存储单元用于存储填充后的图像帧、卷积核系数、偏移量参数，以及每一次卷积的输出数据、全连接层的输出数据。
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