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申请/专利权人：西安电子科技大学

摘要：本发明公开了一种轻量化卷积神经网络的加速器及加速方法，本发明利用计算窗口截取模块对神经网络中每个卷积层对应的特征图数据的最后一行进行补零处理，对处理后的特征图数据采用预设方式进行重新排列和拼接截取，消除了计算中的无效窗口，减少了计算窗口截取模块的处理时间，在满足数据复用的同时很好地匹配了特征图窗口数据的获取，大大减少了功耗，在提高了资源利用率的同时，加快了计算速度；通过专用卷积计算模块对神经网络中不同类型的卷积层，选择对应的卷积计算单元进行卷积操作处理时均采用DSP拼接分离操作，使得一次处理能够得到两个对应的计算结果，极大地提高了计算效率。

主权项：1.一种轻量化卷积神经网络的加速器，其特征在于，包括：控制模块，用于根据自身接收到的信息控制加速器中各个模块对应进行工作；计算参数存储模块，用于在所述控制模块的控制下，接收并存储片外存储输出的神经网络中当前卷积层的权重数据和偏置参数，以及神经网络中第一个卷积层的特征图数据；其中，所述计算参数存储模块第一次处理时，当前卷积层为第一个卷积层；计算窗口截取模块，用于在所述控制模块的控制下，对当前卷积层的特征图数据的最后一行进行补零处理，得到处理后的特征图数据；对处理后的特征图数据采用预设方式进行重新排列和拼接截取，得到特征图窗口数据；将当前卷积层的权重数据进行重新排列后截取为权重窗口数据；专用卷积计算模块，用于在所述控制模块的控制下，根据当前卷积层的类型，选择对应的卷积计算单元对当前卷积层的特征图窗口数据和权重窗口数据进行对应的卷积操作处理，得到当前卷积层对应的计算处理结果；其中，进行对应的卷积操作处理时均采用DSP拼接分离操作；计算数据处理模块，用于在所述控制模块的控制下，将当前卷积层对应的计算处理结果与对应的偏置参数进行相应处理，得到当前卷积层对应的数据处理结果；特征图数据存储模块，用于在所述控制模块的控制下，对当前卷积层对应的数据处理结果进行存储；将当前卷积层对应的数据处理结果作为其下一个卷积层的特征图数据，传输至所述计算窗口截取模块；非卷积计算模块，用于在所述控制模块的控制下，对最后一个卷积层对应的数据处理结果进行池化处理和全连接处理，输出神经网络的最终结果；计算结果传出模块，用于将所述最终结果传输至所述片外存储。

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