[发明专利]面向深度学习的粗粒度可重构阵列仿真器系统和计算方法在审
| 申请号： | 202310103775.0 | 申请日： | 2023-01-28 |
| 公开（公告）号： | CN116187434A | 公开（公告）日： | 2023-05-30 |
| 发明（设计）人： | 白雪飞;赵高飞;陈松;康一 | 申请（专利权）人： | 中国科学技术大学 |
| 主分类号： | G06N3/10 | 分类号： | G06N3/10 |
| 代理公司： | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人： | 吴梦圆 |
| 地址： | 230026 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本公开提供了一种面向深度学习的粗粒度可重构阵列仿真器系统和计算方法，可以应用于深度学习技术领域以及可重构阵列技术领域。该面向深度学习的粗粒度可重构阵列仿真器系统包括：存储模块，用于存储初始图数据；数据调度模块，用于存储包括多个指令的指令集，以及使存储模块根据指令集将初始图数据传输至可重构阵列中；可重构阵列，用于接收初始图数据，以及根据深度学习模型的网络层的计算类型，调用图形处理器对初始图数据进行并行计算得到输出结果。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 深度 学习 粒度 可重构 阵列 仿真器 系统 计算方法 | ||
【主权项】：
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