公开(公告)号：CN119028404A

公开(公告)日：2024-11-26

申请号：CN202410951167.X

申请日：2024-07-16

Applicant: 南京大学

Inventor： 王宇宣 ,  王悬济 ,  郝晨君 ,  孙晓磊 ,  潘红兵 ,  彭成磊

IPC: G11C16/10

Abstract: 本发明公开了一种针对存算一体芯片的编程方法及其装置。该方法包括以下步骤：步骤1，通过对存算一体芯片的构成器件进行全量程编程，测得器件权值随编程时间的特性曲线；步骤2，输入待编程的矩阵，将存算一体芯片的构成器件分为多组，分别对每一组进行多轮的并行编程：在每一轮编程中，首先根据上一轮校验时读出的权值，计算器件待编程值和当前权值之间的差值，并对差值通过编程特性查找表得到对应的下降率，基于差值和下降率计算出本轮的编程时间，然后开始编程，编程结束后对器件的当前权值进行校验，如果还存在有未完成编程的器件，则开始进行下一轮编程。本发明可以极大提高存算一体芯片的编程速度。

公开(公告)号：CN115688895A

公开(公告)日：2023-02-03

申请号：CN202211353397.3

申请日：2022-11-01

Applicant: 南京大学

Inventor： 王宇宣 ,  孙晓磊 ,  梅正宇 ,  时云凿 ,  潘红兵

IPC: G06N3/063 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种卷积神经网络的比特分割方法及装置。该方法的步骤包括：步骤1，对神经网络模型进行量化，将数据类型为32位浮点数的输入数据量化为8位定点数的数据类型；步骤2，将步骤1得到的高精度量化结果分割为多条位路径进行传播；步骤3，来自每个比特的特征映射图被单独卷积，但权重参数相同；步骤4，将每个位路径的卷积结果累加起来，生成一个用于分类的特征图。本发明的方法应用在神经网络可使其所需的硬件资源大大减小，保持硬件友好特性，并提高运算速度。