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申请/专利权人：北京君正集成电路股份有限公司

摘要：本发明提供一种基于4bit普通卷积计算的优化方法，本方法在完整的卷积计算的过程中，在算法最里层的一个循环中加入simd指令运算；在所述最里层的循环中通过加载数据simd指令加载数据，将数据加载后，数据一直在寄存器中不重复加载；在所述最里层的循环中，通过拷贝simd指令实现数据的重复使用；再通过乘法simd指令、选择simd指令和移位simd指令最终实现8个16bit数据存放到一个128位寄存器。所述方法使用的是一次加载16个数据，数据一次运算16个结果，所述方法每次加载的数据中的一个数据拷贝到simd指令的变量中，进行8bit的乘法simd指令计算，再进行转化16bit后，进行累加simd指令计算；这种乘法和累加是在算法的最内层循环中实现。方法简单，比纯使用C算法速度提升10‑20倍左右。

主权项：1.一种基于4bit普通卷积计算的优化方法，其特征在于，所述方法适用于图像识别，在完整的卷积计算的过程中，在算法最里层的一个循环中加入simd指令运算；在所述最里层的循环中通过加载数据simd指令加载数据，将数据加载后，数据一直在寄存器中不重复加载；在所述最里层的循环中，通过拷贝simd指令实现数据的重复使用；再通过乘法simd指令、选择simd指令和移位simd指令或相乘相加simd指令最终实现8个16bit数据存放到一个128位寄存器；所述方法使用的是一次加载16个数据，数据一次运算16个结果，所述方法每次加载的数据中的一个数据拷贝到simd指令的变量中，进行8bit的乘法simd指令计算，再进行转化16bit后，进行累加simd指令计算；这种乘法和累加是在算法的最内层循环中实现；所述最内层循环中，通过加载simd指令操作，将数据加载后，数据一直在寄存器中；通过拷贝simd指令操作，实现最内层循环中数据的重复使用；由于乘法simd指令得到的结果是8bit数据，在寄存器中是16个8bit数据，需要将数据转化为16bit后才能进行后面的累加，此时需要将muls转存到两个128寄存器中，同时将16个数据转化为16bit；当芯片中没有8位到16位数据的转化指令时，用选择simd指令将muls数据前8个8bit数据存放到一个128位寄存器mul_0中，存放形式为:[a1,a1,b1,b1,c1,c1,d1,d1,e1,e1,f1,f1,g1,g1,h1,h1]；再将该数据进行右移位simd指令操作，得到：[a1,b1,c1,d1,e1,f1,g1,h1]此时是8个16bit数据存放到一个128位寄存器mul_0；用选择simd指令将寄存器muls内数据的后8个8bit数据存放到一个128位寄存器mul_1中，存放形式为:[m1,m1,n1,n1,p1,p1,k1,k1,r1,r1,f1,f1,t1,t1,v1,v1]；再将该数据进行右移位simd指令操作，得到：[m1,n1,p1,k1,r1,f1,t1,v1]；此时是8个16bit数据存放到一个128位寄存器mul_1；这样处理的原因，寄存器里面存的都是有符号数据，为了保证数据的符号性，所以先将数据存放到高8位，再将寄存器数据执行右移位simd指令操作，使得数据8bit转化为16bit。

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