基于深度卷积神经网络的图像算法加速器及系统和方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110899651.9
IPC分类号：G06T1/20;G06T1/60;G06N3/04
申请日期：
2021-08-06
申请人：
厘壮信息科技（苏州）有限公司;上海赋华网络科技有限公司

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著录项信息

专利名称	基于深度卷积神经网络的图像算法加速器及系统和方法
申请号	CN202110899651.9	申请日期	2021-08-06
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2021-11-02	公开/公告号	CN113592702A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T1/20 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T1/00 通用图像数据处理〔6〕 G06T1/20 处理器架构；处理器配置，例如流水线〔6，2006.01〕	IPC分类号	G;0;6;T;1;/;2;0;;;G;0;6;T;1;/;6;0;;;G;0;6;N;3;/;0;4查看分类表>
申请人	厘壮信息科技（苏州）有限公司;上海赋华网络科技有限公司	申请人地址	江苏省苏州市张家港市凤凰镇凤凰科技创业园B幢2楼变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	厘壮信息科技（苏州）有限公司,上海赋华网络科技有限公司	当前权利人	厘壮信息科技（苏州）有限公司,上海赋华网络科技有限公司
发明人	葛云生;丁赟;王坤;丁立
代理机构	北京挺立专利事务所（普通合伙）	代理人	余莹

摘要

本发明提供基于深度卷积神经网络的图像算法加速器及系统和方法，所述算法加速器包括输入数据缓冲模块、权重数据输入缓冲模块、权重索引输入缓冲模块、与所述输入数据缓冲模块、权重数据输入缓冲模块和权重索引输入缓冲模块通信连接的若干个处理单元、与若干个处理单元通信连接的输出数据缓冲模块；所述输入数据缓冲模块用于输入数据的暂存；所述输出数据缓冲模块用于接收若干个处理单元算法加速处理完成后的数据，暂存将要输出的数据。本发明提供的算法加速器中的处理单元的数据算法，使用了稀疏结构下的Wingorad算法或针对LeNet算法设计实现了基于HLS语言的定点化硬件并行加速器，能够有效提高加速器的计算效率。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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