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申请/专利权人:山东产研鲲云人工智能研究院有限公司
摘要:提供一种面向卷积神经网络加速器的带宽优化方法,在卷积神经网络运行前,将待计算卷积层第一权值参数从第一片下存储器搬运到第一片上存储器,将待计算卷积层的第二权值参数从第二片下存储器搬运到第二片上存储器;在执行待计算卷积层的卷积计算时,将第一权值参数从第一片上存储器搬运到第一计算引擎执行第一卷积运算,将第二权值参数从第二片上存储器搬运到第二计算引擎执行第二卷积运算;当第一卷积运算与第二卷积运算执行完毕,则将第二权值参数从第二片上存储器搬运到第一计算引擎执行第三卷积运算,将第一权值参数从第一片上存储器搬运到第二计算引擎执行第四卷积运算;当第三卷积运算与第四卷积运算执行完毕,进行下一卷积层的卷积计算。
主权项:1.一种面向卷积神经网络加速器的带宽优化方法,其特征在于,所述方法包括:在卷积神经网络运行前,将每一待计算卷积层的完整权值参数拆分为两部分,预先将待计算卷积层第一权值参数从第一片下存储器搬运到第一片上存储器,以及将待计算卷积层的第二权值参数从第二片下存储器搬运到第二片上存储器,所述第一权值参数与所述第二权值参数为所述卷积神经网络中待计算卷积层的两部分权值参数,所述第一权值参数为待计算卷积层的前半部分权值参数,所述第二权值参数为待计算卷积层的后半部分权值参数;在执行所述待计算卷积层的卷积计算时,将所述第一权值参数从所述第一片上存储器搬运到第一计算引擎执行第一卷积运算,以及将所述第二权值参数从所述第二片上存储器搬运到第二计算引擎执行第二卷积运算;当所述第一卷积运算与所述第二卷积运算执行完毕,则将所述第二权值参数从所述第二片上存储器搬运到所述第一计算引擎执行第三卷积运算,以及将所述第一权值参数从所述第一片上存储器搬运到第二计算引擎执行第四卷积运算;当所述第三卷积运算与所述第四卷积运算执行完毕,进行下一卷积层的卷积计算。
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