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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学
摘要：本申请涉及一种基于实数FFT及IFFT快速卷积的低资源消耗CNN推理架构设计方法。所述方法通过变换卷积的计算域降低计算复杂度以提升卷积计算实时性及效率，进而提升CNN推理过程的计算实时性及效率；采用实数FFT变换和IFFT变换实现复杂复数FFT变换和IFFT变换，并且采用短点数FFT变换以降低旋转因子乘法资源消耗；通过利用卷积线性特性，合并共享输入二维FFT变换和输出IFFT变换，进一步降低变换计算所需的计算资源；采用串行实数乘法实现复数点乘。本方法在低复杂度快速计算基础上，实现低计算资源代价的CNN推理架构。
主权项：1.一种基于实数FFT及IFFT快速卷积的低资源消耗CNN推理架构设计方法，其特征在于，所述方法包括：将实数特征数据划分为若干个重叠小块，并对所有分块特征数据在线采用二维实数FFT变换计算模块进行处理，得到分块频域特征数据；采用双口缓存+单个实数乘法器的方式计算所述分块频域特征数据和分块频域内核函数的点乘，得到分块频域点乘结果；其中，点乘过程中采用慢速缓存数据，快速读取数据，使用单个实数乘法器串行计算复数乘法实部和虚部；所述分块频域内核函数是将补零填充后的实数内核函数通过离线计算资源预先计算二维FFT变换后存储相关系数得到的；根据所述分块频域点乘结果采用二维实数IFFT计算模块进行处理，得到时域特征数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 基于实数FFT及IFFT快速卷积的低资源消耗CNN推理架构设计方法
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