一种基于FPGA的二值神经网络加速方法及系统
授权
摘要
本发明公开了一种基于FPGA的二值神经网络加速系统，其利用FPGA形成的卷积核参数获取模块、二值化卷积神经网络结构和缓存模块，缓存模块为FPGA的片上内存，各模块通过获取待处理图片的输入特征图、获取卷积计算逻辑规则和相应的进行二值化卷积计算，FPGA依据卷积计算逻辑规则遍历多个线程的卷积计算，得到待处理图像的输出特征图数据，通过该整体架构将二值神经网络中各层的计算量全部卸载到片上内存，而不依赖片外内存与片上内存的交互，从而减少了存储器之间的通信成本，极大地提高了计算效率，提高了待检测图像的检测速度。
基本信息
专利标题 ：
一种基于FPGA的二值神经网络加速方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN110458279A
申请号 ：
CN201910636517.2
公开（公告）日 ：
2019-11-15
申请日 ：
2019-07-15
授权号 ：
CN110458279B
授权日 ：
2022-05-20
发明人 ：
李开邹复好祁迪
申请人 ：
武汉魅瞳科技有限公司
申请人地址 ：
湖北省武汉市东湖新技术开发区关山大道1号软件产业园4.1期E3栋703室
代理机构 ：
武汉东喻专利代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
李佑宏
优先权 ：
CN201910636517.2
主分类号 ：
G06N3/04
IPC分类号 ：
G06N3/04 G06N3/063
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
2022-05-20 ：
授权
2019-12-10 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 3/04
申请日 : 20190715
申请日 : 20190715
2019-11-15 ：
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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