基于神经网络深度学习的加速电路和方法

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专利状态

基于神经网络深度学习的加速电路和方法

有效

专利申请进度

申请

2018-10-09

申请公布

2019-03-22

授权

2022-05-24

预估到期

2038-10-09

专利基础信息

申请号	CN201811170939.7	申请日	2018-10-09
申请公布号	CN109508782A	申请公布日	2019-03-22
授权公布号	CN109508782B	授权公告日	2022-05-24
分类号	G06N3/04;G06N3/063;G06F13/28
分类	计算；推算；计数;
申请人名称	瑞芯微电子股份有限公司
申请人地址	福建省福州市鼓楼区软件大道89号18号楼

专利法律状态

2022-05-24

授权

状态信息

授权
2019-03-22

公布

状态信息

公布

摘要

本发明公开基于神经网络深度学习的加速电路和方法，加速电路包括CNN单元、DMA单元、卷积核缓存单元、特征数据缓存单元，所述CNN单元分别与DMA单元、卷积核缓存单元、特征数据缓存单元连接，所述DMA单元与卷积核缓存单元连接，所述CNN单元、DMA单元还用于分别与外部存储单元连接。区别于现有技术，上述技术方案通过在CNN单元运算的时候由DMA单元获取下一层的卷积核数据，避免集中在一时间读取造成带宽拥堵，同时采用特征数据缓存单元也避免过多占用读取外部存储单元的时间，节省了带宽占用，这样大幅降低了神经网络带宽,使得深度学习运算速度更快,性能更高。

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