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申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明提供了一种逐块计算的向量‑零值稀疏感知卷积神经网络加速器，加速器包括整体控制器、特征搜索单元、输入特征管理单元、权重管理单元、卷积计算阵列、输出特征管理单元和内存管理单元；整体控制器负责控制整个加速器的运行；特征搜索单元用于确定输出特征向量与输入特征的映射关系；输入特征管理单元用于暂存即将用到的输入特征向量，并根据搜索结果将对应的特征向量中的非零值加载到卷积计算阵列；权重管理单元用于暂存权重；输出特征管理单元暂存输出特征向量，并采用零值压缩算法将特征向量压缩；内存管理单元将压缩后的特征写回片外存储器，完成特征块的更新。通过本发明方案，提高了加速器算力，减少了计算资源和能量消耗。
主权项：1.一种支持逐块计算的向量-零值稀疏感知卷积神经网络加速器，其特征在于，所述加速器包括：整体控制器、特征搜索单元、输入特征管理单元、权重管理单元、卷积计算阵列、输出特征管理单元和内存管理单元，整体控制器负责控制整个加速器的运行；特征搜索单元用于确定输出特征向量与输入特征的映射关系，即计算每个输出特征向量需要哪些特征向量的参与；输入特征管理单元用于暂存即将用到的输入特征向量，并根据特征搜索单元搜索到的映射关系将对应的特征向量中的非零值加载到卷积计算阵列，以执行具体的卷积运算；卷积计算阵列包含多个卷积计算单元，每个卷积计算单元包含乘法器、加法树、累加器和批归一化单元，用以执行卷积运算中的乘法、加法操作，以及后续的批归一化操作；权重管理单元用于暂存权重，并根据需要将权重输出到卷积计算阵列；输出特征管理单元暂存输出特征向量，并采用零值压缩算法将特征向量压缩；内存管理单元将压缩后的特征写回片外存储器，完成特征块的更新。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 一种逐块计算的向量-零值稀疏感知卷积神经网络加速器
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