[发明专利]用于神经网络卷积层的运算装置、芯片及方法有效

专利信息
申请号: 201910142474.2 申请日: 2019-02-26
公开(公告)号: CN109948787B 公开(公告)日: 2021-01-08
发明(设计)人: 孙建辉;李登旺 申请(专利权)人: 山东师范大学
主分类号: G06N3/063 分类号: G06N3/063;G06N3/04
代理公司: 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 代理人: 黄海丽
地址: 250358 山东*** 国省代码: 山东;37
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要: 本公开公开了用于神经网络卷积层的运算装置、芯片及方法,在第一个时钟周期内,只有第一个流水步骤开始工作;在第二个时钟周期内,第二流水步骤开始工作;第一个流水步骤继续工作;在第三个时钟周期内,第三流水步骤开始工作;第一和第二流水步骤继续工作;在第四个时钟周期内,第四流水步骤开始工作,第一、第二和第三流水步骤继续工作;在第五个时钟周期内,第五流水步骤开始工作,第一、第二、第三和第四流水步骤继续工作;在后续的每个时钟周期内,所有的流水步骤均开始工作,从而实现每个时钟周期均有像素映射特征数值回写到像素映射特征矩阵存储器中。
搜索关键词: 用于 神经网络 卷积 运算 装置 芯片 方法
【主权项】:
1.用于神经网络卷积层的运算装置,其特征是,包括:控制器,所述控制器分别与像素矩阵存储器、系数矩阵存储器、若干个像素缓冲器、若干个系数缓冲器和若干个乘累加器连接;在控制器中设置时钟周期,每个流水步骤对应一个时钟周期;第一个流水步骤:所述像素矩阵存储器接收像素矩阵的存储访问,将像素矩阵存储到像素矩阵存储器中;所述系数矩阵存储器接收系数矩阵的存储访问,将系数矩阵存储到系数矩阵存储器中;第二个流水步骤:所述控制器从像素矩阵存储器中调取一个M行乘以M列的像素矩阵块,将调取的像素矩阵块按照1行乘以M2列的形式存储到像素缓冲器中;所述控制器从系数矩阵存储器中调取M行乘以M列的单个系数矩阵块;将调取的单个系数矩阵按照M2行乘以1列的形式存储到系数缓冲器中;第三个流水步骤:所述控制器每次从像素缓冲器中读取第i个像素点,从系数缓冲器中读取第i个系数,控制器控制乘累加器将第i个像素点与对应第i个系数进行乘法运算,第i个像素属于被乘数,第i个系数属于乘数,被乘数与乘数的每一位逐次进行乘法,产生多个部分积,再把部分积进行累加;一共进行M2次单个像素点数据与对应卷积核系数的乘法运算;第四个流水步骤:把生成的M2个乘法运算结果,进行加法操作,得到像素映射特征数值;其中,i是正整数;i的取值范围是1到M2;M2表示像素矩阵块中像素的个数;第五个流水步骤:将得到像素映射特征数值回写到像素映射特征矩阵存储器中;在第一个时钟周期内,只有第一个流水步骤开始工作;在第二个时钟周期内,第二流水步骤开始工作;第一个流水步骤继续工作;在第三个时钟周期内,第三流水步骤开始工作;第一和第二流水步骤继续工作;在第四个时钟周期内,第四流水步骤开始工作,第一、第二和第三流水步骤继续工作;在第五个时钟周期内,第五流水步骤开始工作,第一、第二、第三和第四流水步骤继续工作;在后续的每个时钟周期内,所有的流水步骤均开始工作,从而实现每个时钟周期均有像素映射特征数值回写到像素映射特征矩阵存储器中。
下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于山东师范大学,未经山东师范大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/patent/201910142474.2/,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top