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摘要：本发明涉及卷积神经网络技术领域，尤其为一种适用于并行计算架构的权重地址排布方法，包括：内存排布优化单元按计算顺序来排布权重在内存中的位置；任务拆分控制单元将神经网络计算任务拆分为多个可执行的子任务；直接内存读写控制单元将权重系数从内存搬移到多核处理器中。本发明在卷积神经网络并行计算架构中，按照输出通道将任务拆分到不同处理核中进行运算的需求，针对多任务间的权重系数设计一种高效的内存排布方式，可以显著提高任务执行效率，降低芯片片内存储空间压力。本发明按计算顺序来排布权重在内存中的位置确保权重的连续读取，可以减少内存读取的latency，优化计算。
主权项：1.一种适用于并行计算架构的权重地址排布方法，其特征在于：包括S1.1：内存排布优化单元按计算顺序来排布权重在内存中的位置；S1.2：任务拆分控制单元将神经网络计算任务拆分为多个可执行的子任务；S1.3：直接内存读写控制单元将权重系数从内存搬移到多核处理器中；所述S1.2中，包括如下步骤：S3.1：按照权重参数输出通道每32字节拆分子任务；S3.2：拆分子任务的数量等于权重参数输出通道数向上取整；所述S1.1中，包括如下步骤：S2.1：将权重参数输出通道数按照每32字节拆分为一组；S2.2：计算整个卷积核分组数量时，当中，n的值向上取整；内存排布优化单元将OCL按照每32Byte拆分为一组，所述内存排布优化单元支持每个卷积核数据类型format为1Byte,2Byte,4Byte；当卷积核数据类型为1字节时，每组支持存放32个权重参数输出通道数；当卷积核数据类型为2字节时，每组支持存放16个权重参数输出通道数；当卷积核数据类型为4字节时，每组支持存放8个权重参数输出通道数。
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