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摘要：本申请提供一种基于非结构化稀疏的卷积神经网络加速系统，包括：片外存储以及与所述片外存储网络连接的加速装置。所述加速装置包括：偏置缓存区、权重缓存区、激活缓存区、处理模块、输入重叠区、可配置的累加模块、后处理模块以及顶层控制器。本申请中，缓存区和处理模块之间设置有灵活的片上网络，使得本方案中的计算流程更为灵活。另外，可配置的累加模块能够降低计算过程中的加法树延时，提升计算效率。
主权项：1.一种基于非结构化稀疏的卷积神经网络加速系统，其特征在于，包括：片外存储以及与所述片外存储网络连接的加速装置，其中，所述片外存储用于存储卷积计算所需的卷积计算数据，所述卷积计算数据至少包括偏置数据、权重数据以及激活数据；所述加速装置包括：偏置缓存区，用于获取所述片外存储传输的偏置数据；权重缓存区，用于获取所述片外存储传输的权重数据；激活缓存区，用于获取所述片外存储传输的激活数据，其中，所述激活数据与所述权重数据相对应；处理模块，包括多个处理单元，所述处理单元用于获取所述卷积计算数据并进行计算；输入重叠区，设置于所述激活缓存区和所述处理模块之间，用于存储输入重叠的数据，所述输入重叠的数据用于下一次计算的输入；可配置的累加模块，用于将所述处理单元输出的部分和进行累加；后处理模块，用于对累加后的部分和进行线性整流和池化处理，并将处理结果写回至所述激活缓存区，以便被下一次计算利用；顶层控制器，与所述偏置缓存区、权重缓存区以及激活缓存区相连接，用于控制所述偏置缓存区、权重缓存区以及激活缓存区的运行。
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百度查询： 南京风兴科技有限公司 一种基于非结构化稀疏的卷积神经网络加速系统
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