[发明专利]一种基于脉动阵列架构的深度学习硬件系统有效
| 申请号： | 202010148974.X | 申请日： | 2020-03-05 |
| 公开（公告）号： | CN111506344B | 公开（公告）日： | 2023-07-07 |
| 发明（设计）人： | 雍珊珊;王新安;徐伯星;张兴;何春舅 | 申请（专利权）人： | 北京大学深圳研究生院 |
| 主分类号： | G06F9/30 | 分类号： | G06F9/30;G06F13/28;G06N3/0464;G06T1/20;G06T1/60 |
| 代理公司： | 深圳市华优知识产权代理事务所(普通合伙) 44319 | 代理人： | 余薇 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请实施例属于深度学习硬件架构技术领域，涉及一种基于脉动阵列架构的深度学习硬件系统，系统包括：数据输入及处理子系统，用于接收、存储数据并对数据进行处理，所述数据包括特征图数据、卷积核数据、配置指令数据；脉动阵列计算子系统，用于对所述特征图数据和卷积核数据进行逐行卷积运算并输出运算结果；控制子系统，用于根据所述配置指令数据控制所述脉动阵列计算子系统。脉动阵列计算子系统在控制子系统根据配置指令数据的配置和控制下进行特征图数据和卷积核数据的逐行并行卷积运算，直到特征图的最后一行，卷积运算过程中的数据搬运均发生在脉动阵列计算子系统的脉动阵列内部，降低了系统的功耗，且并行运算提高系统的计算速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 脉动 阵列 架构 深度 学习 硬件 系统 | ||
【主权项】：
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