公开(公告)号：CN113139641A

公开(公告)日：2021-07-20

申请号：CN202010067674.9

申请日：2020-01-20

Applicant: 华为技术有限公司 ,  清华大学

Inventor： 张清天 ,  李辛毅 ,  倪磊滨 ,  王侃文 ,  吴华强

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/063 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请提供神经网络系统及神经网络计算方法，涉及电子技术领域，能够节省芯片面积和功耗。该神经网络系统包括第一忆阻器阵列、多个电流电压转换器和多个阻变存储器。第一忆阻器阵列包括多行多列忆阻器，用于接收第一输入数据，并根据配置的第一权重对第一输入数据进行乘加运算，获得电流。每个电流电压转换器分别连接第一忆阻器阵列中的至少一列忆阻器的输出端，用于接收对应列的忆阻器的电流，将接收的电流转换为电压。每个阻变存储器分别连接至少一个电流电压转换器，用于接收对应的电流电压转换器的电压，并根据接收的电压和相应阻变存储器的初始阻态获得第一计算结果中的一个计算结果。其中，每个阻变存储器的初始阻态均为高阻态。

公开(公告)号：CN107851175A

公开(公告)日：2018-03-27

申请号：CN201680012483.4

申请日：2016-02-22

Applicant: 华为技术有限公司 ,  南洋理工大学

Inventor： 余浩 ,  王雨豪 ,  倪磊滨 ,  杨伟 ,  赵俊峰 ,  肖世海

IPC: G06K9/00

Abstract: 一种图像识别加速器(20)、终端设备及图像识别方法。图像识别加速器(20)包括了降维处理模块(205)、NVM(210)以及图像匹配模块(215)。在图像识别加速器(20)进行图像识别的过程中，先由降维处理模块(205)根据设置的降维参数γ降低第一图像数据的维度。NVM(210)将降维后的第一图像数据中的各个数值的低ω位按照设置的第一电流I写入NVM(210)中的第一存储区域(2104)，并将降维后的第一图像数据中的各个数值的高N-ω位按照设置的第二电流写入NVM(210)中的第二存储区域(2106)。其中，第一电流小于第二电流。从而，匹配模块(215)可以确定所述NVM中存储的图像库中是否包含有与所述降维后的第一图像数据相匹配的图像数据。图像识别加速器(20)能够在降低终端设备的系统功耗的基础上保证图像识别的准确性。