权重稀疏神经网络芯片的数据流方法及系统

    公开(公告)号:CN111782356B

    公开(公告)日:2022-04-08

    申请号:CN202010496091.8

    申请日:2020-06-03

    Abstract: 本发明提供了一种权重稀疏神经网络芯片的数据流方法及系统,包括:步骤S1:针对卷积核稀疏度随输入变化的特点,设计适应稀疏度变化的串行计算的内层循环方案;步骤S2:针对卷积核稀疏度不同可能导致的计算单元间不同步的问题,设计并行计算的方案;步骤S3:为优化输入及输出缓存,设计串行计算的外层循环方案。本发明解决了卷积核稀疏度不同导致的部分硬件资源闲置的问题以及不同计算单元计算的卷积核稀疏度不同导致的计算单元间的同步问题。

    权重稀疏神经网络芯片的数据流方法及系统

    公开(公告)号:CN111782356A

    公开(公告)日:2020-10-16

    申请号:CN202010496091.8

    申请日:2020-06-03

    Abstract: 本发明提供了一种权重稀疏神经网络芯片的数据流方法及系统,包括:步骤S1:针对卷积核稀疏度随输入变化的特点,设计适应稀疏度变化的串行计算的内层循环方案;步骤S2:针对卷积核稀疏度不同可能导致的计算单元间不同步的问题,设计并行计算的方案;步骤S3:为优化输入及输出缓存,设计串行计算的外层循环方案。本发明解决了卷积核稀疏度不同导致的部分硬件资源闲置的问题以及不同计算单元计算的卷积核稀疏度不同导致的计算单元间的同步问题。

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