【摘 要】
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提出一套通用低功耗高效率的CNN加速电路结构。在该CNN加速电路结构中,提出一种双寄存器组的高效率网络层配置方法,该方法相较于常见的CNN层间配置方法,可以大幅减少运算模块
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提出一套通用低功耗高效率的CNN加速电路结构。在该CNN加速电路结构中,提出一种双寄存器组的高效率网络层配置方法,该方法相较于常见的CNN层间配置方法,可以大幅减少运算模块的等待空闲时间,从而大幅提升整体网络的运算效率。此外,提出一种针对稀疏矩阵进行低功耗优化的卷积运算方法,该方法针对大量CNN运算过程中数据稀疏性矩阵运算特点,设计针对性的功耗优化和运算结构。该结构可以有效地降低卷积神经网络运算过程中的运算数量和运算过程中消耗的功耗。所提出的通用低功耗高效率的CNN加速电路可以快速完成各种卷积神经网络加速
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