深度学习神经网络的数据搬运电路和方法

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专利状态

深度学习神经网络的数据搬运电路和方法

有效

专利申请进度

申请

2019-01-31

申请公布

2019-06-07

授权

2021-03-02

预估到期

2039-01-31

专利基础信息

申请号	CN201910095273.1	申请日	2019-01-31
申请公布号	CN109858622A	申请公布日	2019-06-07
授权公布号	CN109858622B	授权公告日	2021-03-02
分类号	G06N3/063
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

2021-03-02

授权

状态信息

授权
2021-02-09

著录事项变更

状态信息

著录事项变更；IPC(主分类):G06N3/063；专利申请号:2019100952731；变更事项:申请人；变更前:福州瑞芯微电子股份有限公司；变更后:瑞芯微电子股份有限公司；变更事项:地址；变更前:350003 福建省福州市鼓楼区软件大道89号18号楼；变更后:350003 福建省福州市鼓楼区软件大道89号18号楼
2019-07-02

实质审查的生效

状态信息

实质审查的生效；IPC(主分类):G06N3/063；专利申请号:2019100952731；申请日:20190131
2019-06-07

发明专利申请公布

状态信息

公布

摘要

本发明公开深度学习神经网络的数据搬运电路和方法，其中数据搬运电路包括读取控制单元、卷积核缓存单元、第一特征数据缓存单元、第二特征数据缓存单元、数据重组织单元、并行乘加阵列单元，所述读取控制单元与卷积核缓存单元、第一特征数据缓存单元、第二特征数据缓存单元连接，所述积核缓存单元与并行乘加阵列单元连接，所述第一特征数据缓存单元、第二特征数据缓存单元与数据重组织单元连接，所述数据重组织单元与并行乘加阵列单元连接；区别于现有技术，上述技术方案针对神经网络的运算规律实现有针对性的数据搬运电路,根据神经网络的运算进行针对性的数据存储，从而达到在有限带宽条件下能提高数据传输效率和神经网络运算效率。

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