一种计算和访存高效的CNN网络模型计算调度映射方法
实质审查的生效
摘要
本发明属于深度学习领域，公开了一种计算和访存高效的CNN网络模型计算调度映射方法。包括如下步骤：步骤1：根据片上SRAM存储配置确定存储映射方案；步骤2：根据片上可并发MAC计算单元配置确定计算映射方案；步骤3：根据网络模型、存储和计算映射方案，确定流水调度优化方案。本发明的一种计算和访存高效的CNN网络模型计算调度映射方法包括单位MAC计算单元算力、可并发强度、片上缓存颗粒度、缓存大小，并结合算法网络结构特点，为每个网络层实现优化映射，提出计算、存储、访存带宽多目标优化的网络结构映射实现方法。
基本信息
专利标题 ：
一种计算和访存高效的CNN网络模型计算调度映射方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114330653A
申请号 ：
CN202111586693.3
公开（公告）日 ：
2022-04-12
申请日 ：
2021-12-23
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
殷海兵殷理达殷俊颜成钢
申请人 ：
杭州电子科技大学
申请人地址 ：
浙江省杭州市钱塘区2号大街1158号
代理机构 ：
杭州浙科专利事务所(普通合伙)
代理人 ：
孙孟辉
优先权 ：
CN202111586693.3
主分类号 ：
G06N3/04
IPC分类号 ：
G06N3/04 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
2022-04-29 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 3/04
申请日 : 20211223
申请日 : 20211223
2022-04-12 ：
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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