面向深度神经网络训练和推理的范围批处理归一化算法的硬件电路

发明专利有效专利

申请号：
CN201911410996.2
IPC分类号：G06N3/04;G06N3/08;G06N5/04
申请日期：
2019-12-31
申请人：
中国人民解放军国防科技大学

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著录项信息

专利名称	面向深度神经网络训练和推理的范围批处理归一化算法的硬件电路
申请号	CN201911410996.2	申请日期	2019-12-31
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-05-12	公开/公告号	CN111144556A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06N3/04 ? 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〕 G06N3/04 体系结构，例如，互连拓扑〔7〕	IPC分类号	G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;N;5;/;0;4查看分类表>
申请人	中国人民解放军国防科技大学	申请人地址	湖南省长沙市开福区砚瓦池正街47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	中国人民解放军国防科技大学	当前权利人	中国人民解放军国防科技大学
发明人	王蕾;杨智杰;李石明;田烁;康子扬;郭莎莎;王树泉;曲连华;王永文;郭阳;徐炜遐
代理机构	湖南兆弘专利事务所（普通合伙）	代理人	谭武艺

摘要

本发明公开了一种面向深度神经网络训练和推理的范围批处理归一化算法的硬件电路，包括权值缓冲器，用于存储深度神经网络当中的权值数据；输入/结果缓冲器，用于存储深度神经网络的输入特征图数据以及输出特征图数据；脉动阵列，包含若干个处理单元，且所有处理单元构成一维串行结构或二维阵列结构，用于执行卷积运算当中的乘和累加运算以及批处理归一化的功能。本发明设计了一个高效的卷积神经网络训练体系结构，其核心计算单元是脉动阵列，脉动阵列当中的计算单元支持卷积神经网络训练算法中的前向传播和反向传播当中的批处理归一化层的操作，能实现范围批处理归一化算法的硬件加速，具有实现高效的优点。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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