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摘要：用于卷积神经网络处理的增强型乘法累加单元的系统和方法。一种示例乘法累加单元包括乘法器，该乘法器被配置为接收1输入值窗口的输入值和2被设置为负1的权重值。该单元还包括加法器，该加法器被配置为将从乘法器接收的结果与MAC单元的累加器中的值相加。该单元还包括多路复用器，该多路复用器被配置为在输出1加法器的结果与2输入值之间进行选择；以及累加器，该累加器被配置为接收来自多路复用器的输出，并且该累加器被配置为基于MAC单元执行特定卷积运算根据加法器的结果来被启用或禁用。
主权项：1.一种被包括在矩阵处理器中的乘法累加单元MAC单元，所述矩阵处理器被配置为计算通过神经网络的前向传递，并且所述矩阵处理器被配置用于包括在车辆中，其中所述MAC单元包括：乘法器，其中所述乘法器被配置为接收1输入值窗口的输入值和2被设置为负1的权重值；加法器，其中所述加法器被配置为将从所述乘法器接收的结果与所述MAC单元的累加器中的值相加；多路复用器，其中所述多路复用器被配置为在输出1所述加法器的结果与2所述输入值之间进行选择；以及所述累加器，其中所述累加器被配置为接收来自所述多路复用器的输出，并且其中所述累加器被配置为基于所述MAC单元执行特定卷积运算根据所述加法器的所述结果来被启用或禁用。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 特斯拉公司 用于包括最大池化在内的卷积神经网络处理的高效乘法累加单元
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