[发明专利]流水线结构神经网络矩阵运算架构及方法在审
| 申请号： | 201810813920.3 | 申请日： | 2018-07-23 |
| 公开（公告）号： | CN109144469A | 公开（公告）日： | 2019-01-04 |
| 发明（设计）人： | 王照钢;毛劲松;徐栋麟 | 申请（专利权）人： | 上海亮牛半导体科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F7/498 | 分类号： | G06F7/498;G06F17/16;G06N3/06 |
| 代理公司： | 上海元好知识产权代理有限公司 31323 | 代理人： | 包姝晴 |
| 地址： | 201203 上海市浦东新区中国*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种流水线结构神经网络矩阵运算架构，其包含：加速器，通过数字电路实现，用于对输入向量A和输入矩阵B执行流水线式乘加操作以得到A*B=D的结果，其中，A为一个维度1*m的列向量，B的维度为m*n，D为1行n列的向量矩阵输出结果；所述的流水线式乘加操作指，将输入矩阵B分为多个不同列块，将输入向量A与输入矩阵B的第一列块进行乘和累加并将结果输出，再继续执行输入向量A与输入矩阵B中下一列块的乘和累加并将结果输出，如此反复迭代，直至输入向量A与输入矩阵B中最后一列块也完成了乘和累加并且结果也输出之后，即得到输入向量A与输入矩阵B的相乘结果D。 | ||
| 搜索关键词： | 输入矩阵 输入向量 累加 流水线结构 乘加操作 矩阵运算 流水线式 神经网络 输出 维度 架构 数字电路实现 反复迭代 继续执行 输出结果 相乘结果 向量矩阵 加速器 列向量 | ||
【主权项】：
1.一种流水线结构神经网络矩阵运算架构，其特征在于，包含：加速器，通过数字电路实现，用于对输入向量A和输入矩阵B执行流水线式乘加操作以得到A*B=D的结果，其中，A为一个维度1*m的列向量，B的维度为m*n，D为1行n列的向量矩阵输出结果；所述的流水线式乘加操作指，将输入矩阵B分为多个不同列块，将输入向量A与输入矩阵B 的第一列块进行乘和累加并将结果输出，再继续执行输入向量A与输入矩阵B中下一列块的乘和累加并将结果输出，如此反复迭代，直至输入向量A与输入矩阵B中最后一列块也完成了乘和累加并且结果也输出之后，即得到输入向量A与输入矩阵B的相乘结果D。
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