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公开(公告)号：CN115936084A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211590870.X
申请日：2022-12-12
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06N3/063 , G06N3/0464
Abstract: 一种基于注意力区域的DCNN加速器，通过对注意力区域周期性的更新，识别准确率高，计算量低；在硬件上设计多个计算核心，并动态分配子图片以应对不同的计算场景；进行卷积核级的细粒度精度量化，提出卷积核/输出通道重排列的方法支持不同精度卷积核的计算；对卷积窗口集进行实时精度量化，可以实时对输出特征图进行零率检测，并设计适应性的PE与PE Array；设计具有“二维数据滑动”功能的OS数据流体系，可以将数据最大程度保留在PE内部从而在时间和空间上复用Weight和Activation数据，从而减少数据传输带宽和重复数据传输造成的额外功耗，同时可以很好地支持在线卷积窗口集实时零率检测。
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