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申请/专利权人：湖南长城银河科技有限公司
摘要：本发明涉及神经网络数据运算加速装置、方法、设备与介质，通过首先获取神经网络运算的输入数据和Cin个卷积核数据，先将特征矩阵SMF在C方向划分为N个特征子矩阵MF，然后对于每一个特征子矩阵MF，生成其pad后的img2col操作的索引表，然后将生成img2col操作的索引表映射回原始的特征矩阵SMF的索引表，最后实现神经网络运算的数据的局部化并进入运算处理，可以一次计算多个滑动窗口，即一次可读入多个数据，从而大大减少了对数据的访问次数以极大提升运算效率。相比于传统技术，实现了神经网络的局部化运算，有效减少计算机的缓存占用的同时减少了对特征数据的访问次数，可通用于多种神经网络的运算加速。
主权项：1.一种神经网络数据运算加速装置，其特征在于，包括：数据获取模块，用于获取神经网络运算的输入数据和Cin个卷积核数据；Cin为神经网络的输入通道数；矩阵划分模块，用于将神经网络的特征矩阵在C方向划分为N个WHC0大小的特征子矩阵，并将神经网络的权重矩阵对应划分成N个权重子矩阵；W是特征子矩阵的宽度，H是特征子矩阵的高度，C0为大于1的整数，N为不小于1的整数；索引生成模块，用于生成所有特征子矩阵填充后的img2col操作的索引表；索引映射模块，用于将生成的img2col操作的索引表映射回特征矩阵的索引表；运算处理模块，用于根据特征子矩阵的索引表读取所述输入数据进行局部化，按照特征子矩阵的小矩阵的索引表读入数据并进行预处理后，利用卷积核完成运算处理，得到N个特征子矩阵的运算结果；结果累加模块，用于将N个特征子矩阵的运算结果累加作为最后的神经网络运算的输出结果。
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权利要求：
百度查询： 湖南长城银河科技有限公司 神经网络数据运算加速装置、方法、设备与介质
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