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申请/专利权人：山东浪潮科学研究院有限公司
摘要：本发明公开了基于RISC‑V的多模式卷积神经网络加速器及加速方法，属于处理器技术领域，本发明要解决的技术问题为如何兼容优化标准和深度可分离卷积的卷积神经网络加速器的加速效率及功耗，采用的技术方案为：该加速器包括指令接口、数据接口、解码模块、数据分发模块、模式控制模块、地址生成模块、特征加载模块、后处理模块以及卷积单元，卷积单元包括若干PE；指令接口用于接收主处理器中执行单元发送的自定义的RISC‑V指令，并发送反馈到主处理器中的寄存单元；数据接口用于与主处理器中的数据加载存储单元进行数据交互；解码模块用于解码来自主处理器中执行单元发送的自定义的RISC‑V指令。
主权项：1.一种基于RISC-V的多模式卷积神经网络加速器，其特征在于，该加速器包括指令接口、数据接口、解码模块、数据分发模块、模式控制模块、地址生成模块、特征加载模块、后处理模块以及卷积单元，卷积单元包括若干PE；指令接口用于接收主处理器中执行单元发送的自定义的RISC-V指令，并发送反馈到主处理器中的寄存单元；数据接口用于与主处理器中的数据加载存储单元进行数据交互；解码模块用于解码来自主处理器中执行单元发送的自定义的RISC-V指令；数据分发模块用于接收到访存指令后，通过数据接口向主处理器的数据加载单元发送请求，并将存储在由地址生成模块规定的指定RAM缓冲区中的后处理完成结果调度发送回主处理器；模式控制模块用于接收到配置指令后，分别配置地址生成模块、特征加载模块、后处理模块以及卷积单元中的PE的工作模式；地址生成模块用于根据预先配置的参数将访问地址发送到特征加载模块和权重加载模块中；特征加载模块用于在特征图在模式控制模块的控制下重新排列并缓存后，将权重数据加载至卷积单元的PE中；权重加载模块用于当权重数据就位时，依次向卷积单元中的PE加载数据；卷积单元中的PE用于根据模式控制模块配置的参数完成运算，并基于卷积单元中的PE标签将运算结果有序发送到后处理模块；后处理模块用于有序接收运算结果并进行后处理操作，获取后处理完成结果。
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