面向加法网络的近存储神经网络加速器及其加速方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110670196.5
IPC分类号：G06N3/063;G06N3/08;G06F1/3234
申请日期：
2021-06-17
申请人：
东南大学

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著录项信息

专利名称	面向加法网络的近存储神经网络加速器及其加速方法
申请号	CN202110670196.5	申请日期	2021-06-17
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-08-27	公开/公告号	CN113313244A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06N3/063 ? 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〕 G06N3/06 物理实现，即神经网络、神经元或神经元部分的硬件实现〔7〕 G06N3/063 采用电的〔7〕	IPC分类号	G;0;6;N;3;/;0;6;3;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;F;1;/;3;2;3;4查看分类表>
申请人	东南大学	申请人地址	江苏省南京市江宁区东南大学路2号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	东南大学	当前权利人	东南大学
发明人	齐志;凌星宇;刘昊;史旭龙
代理机构	南京瑞弘专利商标事务所（普通合伙）	代理人	孙建朋

摘要

本发明公开了一种面向加法网络的近存储神经网络加速器及其加速方法。神经网络加速器包括指令发生单元，计算单元组和后处理模块。加速器将在指令发生单元中利用低比特的权重和激活进行比较生成指令，指令传入计算单元组中特定的计算单元，指导其中存有的全精度权重或激活的计算，并根据指令将输出传送至后处理单元进行处理，生成最终的结果。本发明分离了符号的提取和全精度数据的计算，设计了一种可重构，可扩展的近存储计算单元，便于适应不同的神经网络推理任务，同时对加法网络模型进行了数据压缩和分组，仅保留非稀疏全精度数据，降低了模型大小和计算次数。

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