[发明专利]一种深度学习卷积计算的方法和装置有效
| 申请号： | 201910231433.0 | 申请日： | 2019-03-26 |
| 公开（公告）号： | CN110009103B | 公开（公告）日： | 2021-06-29 |
| 发明（设计）人： | 陈海波 | 申请（专利权）人： | 深兰科技（上海）有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人： | 黄志华 |
| 地址： | 200336 上海市长宁区威*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种深度学习卷积计算的方法和装置，用以解决现有技术中存在深度学习需要大量SRAM支持卷积计算，运行成本比较高的问题。本发明实施例中，在计算中心对SRAM存储的至少一个目标数据进行卷积计算后，从DDR存储的未进行卷积计算的目标数据中选择至少一个目标数据；将选择的DDR存储的至少一个目标数据覆盖所述SRAM存储的卷积计算已使用的至少一个目标数据或存储到所述SRAM中的空白存储区域；其中，所述目标数据为特征图的行像素数据和/或所述特征图的卷积计算权重数据。如此，对卷积计算的数据进行切分，SRAM中存储的数据只需要是目标数据的数据量的整数倍，SRAM的需求量比较小，降低成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 学习 卷积 计算 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种深度学习卷积计算的方法，其特征在于，该方法包括：在计算中心对静态随机存取存储器SRAM存储的至少一个目标数据进行卷积计算后，从双倍速率同步动态随机存储器DDR存储的未进行卷积计算的目标数据中选择至少一个目标数据；将选择的DDR存储的至少一个目标数据覆盖所述SRAM存储的卷积计算已使用的至少一个目标数据或存储到所述SRAM中的空白存储区域；其中，所述目标数据为特征图的行像素数据和/或所述特征图的卷积计算权重数据。
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