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摘要：本发明公开了一种卷积神经网络推理加速器及加速方法，属于人工智能算法的硬件实现领域。针对现有技术中存在的功耗高、可配置性差和计算精度低等问题，本发明提供一种卷积神经网络推理加速器及加速方法，加速器包括主控制模块、地址产生模块，SRAM存储模块、数据输入模块、计算引擎模块及结果输出模块，计算引擎模块中的并行计算单元相互独立设置，在有限的计算资源和存储资源的基础之上，实现了高并行度的性能优势，并行计算单元具备定点截位和关断功能，提高了加速器的并行度与计算精度，并降低了使用功耗。
主权项：1.一种卷积神经网络推理加速器，其特征在于，包括主控制模块、地址产生模块，SRAM存储模块、数据输入模块、计算引擎模块及结果输出模块，其中：主控制模块，接收开始信号，向地址产生模块、数据输入模块、计算引擎模块和结果输出模块分发数据；地址产生模块，接收主控制模块和结果输出模块的数据，向SRAM存储模块发送控制信号；SRAM存储模块，接收地址产生模块的控制信号，向数据输入模块发送存储数据；数据输入模块，接收主控制模块和SRAM存储模块的数据，将数据发送至计算引擎模块；计算引擎模块，接收主控制模块和数据输入模块的数据，将结果数据发送至结果输出模块；结果输出模块，接收计算引擎模块的结果数据，将结果数据发送至地址产生模块；所述计算引擎模块包括若干个并行计算单元，并行计算单元又包括若干个乘累加单元和激活函数计算单元，乘累加单元通过数据输入总线接收数据输入模块的数据，通过结果输入总线将数据发送至激活函数计算单元；结果输出模块在将结果数据在存入SRAM存储模块之前，根据配置信息对结果数据进行相应的补零操作，对结果数据进行补零操作；并行计算单元内部结构中，并行计算单元中的乘累加单元通过两根数据输入总线接收数据输入模块的源数据和权重数据，对数据进行计算后，乘累加单元的计算结果通过结果输入总线流水地进入激活函数计算单元进行计算，之后计算结果由结果输出总线流水地传输至结果输出模块；乘累加单元包括1个定点乘法器和1个定点加法器，定点乘法器接收源数据和权重数据，对数据进行乘法运算，并根据接收到的定点位置信号对计算结果进行定点截位。
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