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公开(公告)号：CN115840556A
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211270521.X
申请日：2022-10-18
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种基于6位近似全加器的2组有符号张量计算电路结构，涉及神经网络硬件加速领域，包含6位近似全加器模块，基于6位近似全加器的有符号8*8近似乘法器电路结构和基于6位近似全加器的2组有符号张量计算电路结构。由于神经网络加速器可以牺牲掉数据的一部分精确度，换取电路结构上延迟，面积和功耗的优化。本发明所提出的6位近似全加器模块忽略部分进位，从而减小电路面积和降低电路功耗，本发明利用6位近似全加器模块对有符号8*8乘法器计算过程和2组有符号张量计算过程进行了优化，在某些位置引入了近似计算，在损失了部分精确性的同时，换取了电路结构上面积和功耗的改进。
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公开(公告)号：CN112865804B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202110034136.4
申请日：2021-01-12
Applicant: 东南大学
IPC: H03M7/30
Abstract: 本发明公开了一种三值神经网络稀疏性权重的压缩计算单元，涉及神经网络硬件加速领域，包括依次连接的权重近似处理单元、哈夫曼编码单元、权重整合单元、序列检测译码模块和计算优化配置模块；本发明的近似压缩计算单元，通过对权重进行近似处理获得更高的稀疏性，通过对网络中大量重复出现的权重进行压缩编码，通过卷积计算结果的复用以及针对三值神经网络近似计算降低计算工作量，从而减少系统整体面积与功耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112865804A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110034136.4
申请日：2021-01-12
Applicant: 东南大学
IPC: H03M7/30
Abstract: 本发明公开了一种三值神经网络稀疏性权重的压缩计算单元，涉及神经网络硬件加速领域，包括依次连接的权重近似处理单元、哈夫曼编码单元、权重整合单元、序列检测译码模块和计算优化配置模块；本发明的近似压缩计算单元，通过对权重进行近似处理获得更高的稀疏性，通过对网络中大量重复出现的权重进行压缩编码，通过卷积计算结果的复用以及针对三值神经网络近似计算降低计算工作量，从而减少系统整体面积与功耗。
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公开(公告)号：CN112612446A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011480410.2
申请日：2020-12-15
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于布斯编码的16*8近似乘法器片上动态计算系统，属于计算、推算或计数的技术领域。本发明中，输入的运算数据经过数据预加载模块读出有效位宽；将读到的有效位宽再输入相应的数据计算模式动态预解析模块，根据有效位宽将输入数据分为不同的类型，并作为配置近似方案的重要依据；将此前得到的数据位宽输入容许误差计算模块，计算最大容许误差；近似乘法器结构动态配置运算模块根据数据类型给出基础近似方案；比较该方案对应误差与最大容许误差，根据比较结果不断调整近似方案，最终得到最适合的方案，算出近似结果。在误差容许范围内找到最适合的近似配置方案，实时对乘法运算进行动态配置，使精度和功耗的选择更加灵活。
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公开(公告)号：CN118463995B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410591229.0
申请日：2024-05-13
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于因子图优化的智能终端航位推算定位方法，包括以下步骤：S1.获取智能手机中惯性测量单元的测量数据、全球导航卫星系统接收单元的GNSS信号数据；S2.根据步骤S1中获取的全球导航卫星系统接收单元的GNSS信号数据，得到更准确的GNSS位置信息；S3.根据步骤S2中得到的GNSS位置信息和步骤S1中获取的惯性测量单元的测量数据，利用行人航位推算方法得到位置增量；S4.构建基于测量数据和GNSS信号数据的因子图模型；S5.通过求取步骤S4中得到的代价函数的最小值，获得当下位置的最佳估计。本发明基于惯性测量单元(IMU)和全球导航卫星系统(GNSS)的传感器的互补特点，使得在每次获得数据时因子图都得到快速有效的更新，最终实时地得到智能手机的位置。
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公开(公告)号：CN118463995A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410591229.0
申请日：2024-05-13
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于因子图优化的智能终端航位推算定位方法，包括以下步骤：S1.获取智能手机中惯性测量单元的测量数据、全球导航卫星系统接收单元的GNSS信号数据；S2.根据步骤S1中获取的全球导航卫星系统接收单元的GNSS信号数据，得到更准确的GNSS位置信息；S3.根据步骤S2中得到的GNSS位置信息和步骤S1中获取的惯性测量单元的测量数据，利用行人航位推算方法得到位置增量；S4.构建基于测量数据和GNSS信号数据的因子图模型；S5.通过求取步骤S4中得到的代价函数的最小值，获得当下位置的最佳估计。本发明基于惯性测量单元(IMU)和全球导航卫星系统(GNSS)的传感器的互补特点，使得在每次获得数据时因子图都得到快速有效的更新，最终实时地得到智能手机的位置。
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公开(公告)号：CN112612446B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202011480410.2
申请日：2020-12-15
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于布斯编码的16*8近似乘法器片上动态计算系统，属于计算、推算或计数的技术领域。本发明中，输入的运算数据经过数据预加载模块读出有效位宽；将读到的有效位宽再输入相应的数据计算模式动态预解析模块，根据有效位宽将输入数据分为不同的类型，并作为配置近似方案的重要依据；将此前得到的数据位宽输入容许误差计算模块，计算最大容许误差；近似乘法器结构动态配置运算模块根据数据类型给出基础近似方案；比较该方案对应误差与最大容许误差，根据比较结果不断调整近似方案，最终得到最适合的方案，算出近似结果。在误差容许范围内找到最适合的近似配置方案，实时对乘法运算进行动态配置，使精度和功耗的选择更加灵活。
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