基于存算一体的神经网络推理与训练加速器及其运行方法
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摘要

基于存算一体的神经网络推理与训练加速器及其运行方法,利用接口模块接收控制指令和运算数据;通过全局控制模块根据控制指令将接口模块的运算数据分类并存入缓存模块,同时控制其余模块工作;使用存算一体存储器进行神经网络的推理和训练并存储神经网络的运算结果,使用推理控制器执行神经网络推理阶段的前向传播并产生对应指令,训练控制器执行神经网络训练阶段的权值更新并产生对应指令;存储器控制模块将缓存模块的运算数据、推理控制器的指令和训练控制器的指令送入存算一体存储器中并读取存算一体存储器的运算结果。本发明利用存算一体存储器实现神经网络的运算和存储,大大减少了神经网络系统中运算单元的数量,从而减少资源占用和能耗。

基本信息
专利标题 :
基于存算一体的神经网络推理与训练加速器及其运行方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN110334799A
申请号 :
CN201910627611.1
公开(公告)日 :
2019-10-15
申请日 :
2019-07-12
授权号 :
CN110334799B
授权日 :
2022-05-24
发明人 :
胡绍刚刘夏恺黄知达刘洋于奇
申请人 :
电子科技大学
申请人地址 :
四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号
代理机构 :
成都点睛专利代理事务所(普通合伙)
代理人 :
葛启函
优先权 :
CN201910627611.1
主分类号 :
G06N3/04
IPC分类号 :
G06N3/04  G06N3/063  G06N3/08  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/04
体系结构,例如,互连拓扑
法律状态
2022-05-24 :
授权
2019-11-08 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 3/04
申请日 : 20190712
2019-10-15 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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