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摘要：本发明属于深度学习加速器集成电路技术领域，特别涉及一种可配置卷积累加处理装置及其方法。包括卷积累加预处理模块、卷积累加控制模块、卷积累加加法阵列模块、卷积累加精度转换模块和卷积累加缓存模块，其中卷积累加控制模块根据卷积累加模式，选择进行累加运算的加法单元以及存储卷积累加运算结果的缓存单元，卷积累加精度转换模块接收来自卷积累加加法阵列模块的累加结果数据，对数据进行饱和截断处理，将卷积累加运算的最终卷积结果存入卷积累加输出缓存单元。本发明支持不同的卷积模式，不同的数据精度，具有与硬件信息匹配可以灵活配置的累加运算，提高卷积神经网络加速计算的并行度，且可扩展性好。
主权项：1.一种可配置卷积累加处理装置，其特征在于，包括：卷积累加预处理模块，接收来自配置总线的卷积模式、输入数据精度、输出累加最终结果缩放因子、截断参数以及输出矩阵的宽度和高度信息；其中所述卷积模式包括直接卷积和winograd卷积，所述输入数据精度包括int8和int16，根据所述卷积模式和输入数据精度生成卷积累加模式信息；同时接收来自卷积MAC阵列输出的卷积包信息；解析卷积包信息，生成卷积条带操作开始、卷积条带操作结束以及卷积条带通道结束标志；卷积累加控制模块，根据卷积累加模式信息控制选择进行卷积累加运算的加法单元以及卷积累加运算的缓存单元；当输入数据精度为int16时，选择使用int16加法单元对卷积部分和数据进行累加计算；当输入数据精度为int8时，同时选择使用int16和int8加法单元对卷积部分和数据进行累加计算；卷积累加加法阵列模块，由多路并行的加法单元组成，支持多路并行的累加运算；用于将卷积MAC阵列输出的部分和数据进行打包并拆分，生成卷积累加加数，完成卷积累加计算；卷积累加精度转换模块，接收卷积累加加法阵列模块的累加最终结果数据，根据配置信息对累加最终结果数据进行精度转换，并将精度转换后的卷积累加结果数据存入卷积累加输出缓存单元；卷积累加缓存模块，包括分别由8个SRAM组成的卷积累加中间结果数据缓存单元和卷积累加输出缓存单元；所述卷积累加中间结果数据缓存单元对卷积累加加法阵列模块输出的卷积累加运算的中间结果进行存储。
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