一种基于卷积神经网络的加速处理单元及阵列结构

发明专利无效专利

申请号：
CN201610482653.7
IPC分类号：G06N3/02;G06F9/28
申请日期：
2016-06-27
申请人：
哈尔滨工业大学深圳研究生院;深圳集成电路设计产业化基地管理中心

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专利名称	一种基于卷积神经网络的加速处理单元及阵列结构
申请号	CN201610482653.7	申请日期	2016-06-27
法律状态	权利终止	申报国家	中国
公开/公告日	2016-12-07	公开/公告号	CN106203617A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06N3/02 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06N 基于特定计算模型的计算机系统〔7〕 G06N3/00 基于生物学模型的计算机系统（仿真生物的功能方面的模拟计算机入G06G 7/60）〔7〕 G06N3/02 采用神经网络模型（用于自适应控制的入G05B 13/00；用于图像模式匹配的入G06K 9/00；用于图像数据处理的入G06T 1/40；用于语音模式匹配的入G10L 15/16）〔7〕	IPC分类号	G;0;6;N;3;/;0;2;;;G;0;6;F;9;/;2;8查看分类表>
申请人	哈尔滨工业大学深圳研究生院;深圳集成电路设计产业化基地管理中心	申请人地址	广东省深圳市南山区西丽深圳大学城哈工大校区变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	哈尔滨工业大学深圳研究生院,深圳集成电路设计产业化基地管理中心	当前权利人	哈尔滨工业大学深圳研究生院,深圳集成电路设计产业化基地管理中心
发明人	宋博扬;赵秋奇;马芝;刘记朋;韩宇菲;王明江
代理机构	深圳鼎合诚知识产权代理有限公司	代理人	郭燕;彭家恩

摘要

本发明公开一种基于卷积神经网络的加速处理单元,用于对局部数据进行卷积运算，所述局部数据包括多个多媒体数据，所述加速处理单元包括第一寄存器、第二寄存器、第三寄存器、第四寄存器、第五寄存器、乘法器、加法器和第一多路选择器和第二多路选择器。单个加速处理单元通过对第一多路选择器和第二多路选择器的控制，使得乘法器和加法器可重复使用，从而使得一个加速处理单元只需要一个乘法器和一个加法器即可完成卷积运算，减少了乘法器和加法器的使用，在实现同样的卷积运算时，减少乘法器和加法器的使用将会提高处理速度并降低能耗，同时单个加速处理单元片上面积更小。

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