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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106021128A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610374345.2
申请日：2016-05-31
Applicant: 东南大学—无锡集成电路技术研究所
IPC: G06F12/0862
CPC classification number: G06F12/0862 , G06F2212/6024 , G06F2212/6026 , G06F12/0811 , G06F12/0853
Abstract: 本发明公开了一种基于步幅和数据相关性的数据预取器及其预取方法，所述预取器包括步幅预取表、历史数据表、数据队列；所述预取方法通过步幅预取表和历史数据表对二级缓存未命中进行检测，判断是否进入预取状态，相应的在数据队列中添加预取请求，并对向外存访问接口发出预取信号进行预取。所述预取器及其预取方法在步幅预取方案的基础上增加关联性预取的技术特点，减少步幅预取方案的训练过程，从而提高步幅预取方案的预取覆盖率，实现性能提升并且节省了大量存储空间。
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公开(公告)号：CN107153522B
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN201710266363.3
申请日：2017-04-21
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向人工神经网络的动态精度可配近似乘法器，该动态精度可配近似乘法器在外部控制信号的控制下，根据数据的输入特性可以实现乘法运算的精度动态配置，并给出精确结果的近似结果。该动态精度可配近似乘法器带来的精度损失在可接受的范围内，同时提高了乘法的计算速度，大大降低功耗，满足了人工神经网络的计算需求。
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公开(公告)号：CN106021128B
公开(公告)日：2018-10-30
申请号：CN201610374345.2
申请日：2016-05-31
Applicant: 东南大学—无锡集成电路技术研究所
IPC: G06F12/0862
Abstract: 本发明公开了一种基于步幅和数据相关性的数据预取器及其预取方法，所述预取器包括步幅预取表、历史数据表、数据队列；所述预取方法通过步幅预取表和历史数据表对二级缓存未命中进行检测，判断是否进入预取状态，相应的在数据队列中添加预取请求，并对向外存访问接口发出预取信号进行预取。所述预取器及其预取方法在步幅预取方案的基础上增加关联性预取的技术特点，减少步幅预取方案的训练过程，从而提高步幅预取方案的预取覆盖率，实现性能提升并且节省了大量存储空间。
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公开(公告)号：CN107153522A
公开(公告)日：2017-09-12
申请号：CN201710266363.3
申请日：2017-04-21
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向人工神经网络的动态精度可配近似乘法器，该动态精度可配近似乘法器在外部控制信号的控制下，根据数据的输入特性可以实现乘法运算的精度动态配置，并给出精确结果的近似结果。该动态精度可配近似乘法器带来的精度损失在可接受的范围内，同时提高了乘法的计算速度，大大降低功耗，满足了人工神经网络的计算需求。
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公开(公告)号：CN106250103A
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201610633040.9
申请日：2016-08-04
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G06F9/3867 , G06F9/30098 , G06F17/153
Abstract: 本发明公开了一种面向粗粒度可重构系统的卷积神经网络循环卷积计算数据重用的系统，包括主控制器及连接控制模块、输入数据重用模块、卷积循环运算处理阵列、数据传输通路四部分。卷积循环运算时，本质为多个二维输入数据矩阵与多个二维权重矩阵相乘，一般这些矩阵规模都较大，相乘占据整个卷积计算的大部分时间。本发明利用粗粒度可重构阵列体系完成卷积计算过程，当接收到卷积运算请求指令后，利用寄存器轮转的方式充分发掘卷积循环计算过程的输入数据可重用性，提高了数据利用率并降低了带宽访存压力，且所设计的阵列单元是可配置的，可以完成不同循环卷积规模及步长时的卷积运算。
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