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申请/专利权人：东南大学

摘要：本发明公开了一种面向轻量级神经网络的低硬件开销卷积计算结构，包括预处理模块、计算模块以及累加模块。计算模块由计算阵列、可配置加法树、普通加法树组成。计算阵列由计算片组成，每个计算片由计算单元构成，计算单元包含移位运算器和加法器，计算单元采用移位加法代替乘法计算，在保证较好精度的前提下，有效降低了硬件电路的面积和功耗的开销。可配置加法树单元支持标准卷积和深度可分离卷积计算，将计算硬件进行统一，有效降低卷积计算硬件电路的面积和功耗的开销。本发明还公开了一种面向轻量级神经网络的低硬件开销卷积计算结构的计算方法，通过数据分块和通道增强技术，使得计算模块最大化处于工作状态，有效地提高了计算单元的利用率。

主权项：1.一种面向轻量级神经网络的低硬件开销卷积计算处理单元，其特征在于，包括预处理模块，计算模块，累加模块；所述预处理模块用于对输入特征图进行预处理；所述计算模块包含计算阵列、可配置加法树模块；所述计算阵列包括若干个计算片，计算片由若干个计算单元组成；每个计算单元由移位运算器和加法器组成，加法器的输入连接移位运算器的输出；所述可配置加法树模块用于对计算单元的计算结果进行求和计算；所述累加模块用于对可配置加法树模块的计算结果进行累加，输出通道特征图结果；所述预处理模块包含输入通道的分块和输入通道的增强硬件电路；所述可配置加法树模块由若干个可配置加法树块组成，每个可配置加法树块包含若干个移位寄存器和若干个加法树，以及数据选择器和加法器；一个移位寄存器和一个加法树的输入对应一个计算片的输出；所述计算阵列包括m个计算片，m＝nk2-1；所述计算片由k×k个计算单元组成；所述可配置加法树模块包括k2-1个可配置加法树块；所述可配置加法树块包括n个普通加法树、n2个数据选择器、5n4个加法器和n个移位寄存器；n取4；数据选择器1的输入连接加法树1.1的输出和移位寄存器2的输出；数据选择器2的输入连接加法树1.4的输出和移位寄存器3的输出；加法器1的输入连接加法树1.1的输出和移位寄存器1的输出；加法器2的输入连接加法树1.2的输出和数据选择器1的输出；加法器3的输入连接加法树1.3的输出和数据选择器2的输出；加法器4的输入连接加法树1.4的输出和移位寄存器4的输出；加法器5的输入连接加法器2的输出和加法器3的输出；所述的累加模块包含加法器组、累加缓存区、控制电路。

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百度查询： 东南大学 面向轻量级神经网络的低硬件开销卷积计算结构与计算方法