一种存储双层权重数据的脉动阵列
公开
摘要
本发明涉及深度学习技术领域，具体涉及一种存储双层权重数据的脉动阵列，该脉动阵列包括矩阵式排列的脉动阵列单元，各脉动阵列单元均包括输入寄存器、第一权重寄存器、第二权重寄存器、部分和寄存器、乘法器、累加器和二选一选择器；输入寄存器连接乘法器，第一权重寄存器和第二权重寄存器均连接二选一选择器，二选一选择器的输出端连接乘法器，部分和寄存器的输出端连接累加器的第一输入端，乘法器的输出端连接累加器的第二输入端；各行中，输入寄存器的输出端连接下一列输入寄存器的输入端；各列中，第一权重寄存器的输出端连接下一行第一权重寄存器的输入端，第二权重寄存器的输出端连接下一第二权重寄存器的输入端。本发明提高了计算速率。
基本信息
专利标题 ：
一种存储双层权重数据的脉动阵列
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114626517A
申请号 ：
CN202210531374.0
公开（公告）日 ：
2022-06-14
申请日 ：
2022-05-17
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
乔树山张默寒尚德龙周玉梅
申请人 ：
中科南京智能技术研究院
申请人地址 ：
江苏省南京市江宁区创研路266号麒麟人工智能产业园1号楼5层
代理机构 ：
北京高沃律师事务所
代理人 ：
韩雪梅
优先权 ：
CN202210531374.0
主分类号 ：
G06N3/063
IPC分类号 ：
G06N3/063 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
G06N3/06
物理实现，即神经网络、神经元或神经元部分的硬件实现
G06N3/063
采用电的
法律状态
2022-06-14 ：
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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