一种用于神经网络处理器的激活装置及方法

    公开(公告)号:CN108345934A

    公开(公告)日:2018-07-31

    申请号:CN201810038612.8

    申请日:2018-01-16

    Abstract: 本发明提供一种用于神经网络处理器的激活装置及方法,以时分复用的方式减少硬件的闲置时间、并且以简单的结构实现硬件电路。所述激活装置,包括:至少一个激活运算单元、激活控制单元、输入接口、以及输出接口;其中,所述激活运算单元可同时处理的最大数据量小于等于一次性输入所述激活装置的待处理数据量;并且,所述激活控制单元与所述激活运算单元连接,用于根据所述一次性输入所述激活装置的待处理数据量与所述激活运算单元的处理能力之间的关系,控制所述激活运算单元对由所述输入接口从所述激活装置外部一次性接收到的待激活神经元进行分批激活处理,并由所述输出接口将激活处理的结果输出所述激活装置。

    一种适用于神经网络的池化计算装置及方法

    公开(公告)号:CN108304926A

    公开(公告)日:2018-07-20

    申请号:CN201810014202.X

    申请日:2018-01-08

    Abstract: 本发明涉及一种适用于神经网络的池化计算装置,包括内部缓存单元,用于接收和暂存神经元数据;池化运算单元,用于对所述内部缓存单元中存储的神经元数据执行池化运算;迭代判断单元,用于判断所述池化运算单元获得的计算结果是中间结果还是最终结果,并输出所述计算结果;池化控制模块,用于控制所述内部缓存单元、所述池化运算单元以及所述迭代判断单元针对所述内部缓存单元接收的神经元数据执行池化操作。

    机器人的逆运动学求解系统

    公开(公告)号:CN107030698B

    公开(公告)日:2018-06-01

    申请号:CN201710320404.2

    申请日:2017-05-09

    Abstract: 本发明提供一种机器人的逆运动学求解系统,用于基于输入的机器人的目标位姿值和自由度获得与所述目标位姿值对应的关节角度值。该系统包括:参数初始化模块、逆运动学调度器、雅克比计算单元、位姿更新单元、参数选择器。本发明的系统通过硬件实现,可以快速获得用于控制机器人的运动参数,同时降低的功耗。

    权重数据存储方法和基于该方法的神经网络处理器

    公开(公告)号:CN107977704A

    公开(公告)日:2018-05-01

    申请号:CN201711102821.6

    申请日:2017-11-10

    Abstract: 本发明提供一种神经网络中的权重数据存储方法和卷积计算方法。所述权重存储方法包括:查找权重卷积核矩阵中的有效权重并获取有效权重索引,其中,所述有效权重是非零权重,所述有效权重索引用于标记所述有效权重在所述权重卷积核矩阵中的位置;存储所述有效权重以及所述有效权重索引。根据本发明的权重数据存储方法和卷积计算方法能够节省存储空间并提高计算效率。

    神经网络处理单元及包含该处理单元的处理系统

    公开(公告)号:CN107844826A

    公开(公告)日:2018-03-27

    申请号:CN201711033537.8

    申请日:2017-10-30

    CPC classification number: G06N3/0454

    Abstract: 本发明提供一种神经网络处理单元和包含该处理单元的处理系统。该处理单元包括:乘法器模块,所述乘法器模块包含构成流水线的多级结构,并用于执行神经网络中待计算的神经元和权值的乘法运算,其中,所述乘法器模块的每一级结构完成所述神经元和权值的乘法运算的子运算;自累加器模块,所述自累加器模块基于控制信号对所述乘法器模块的乘法运算结果进行累加运算或将累加结果输出。利用本发明的处理单元和处理系统,能够提高神经网络的计算效率和资源利用率。

    一种用于深度神经网络的压缩装置

    公开(公告)号:CN107590533A

    公开(公告)日:2018-01-16

    申请号:CN201710753293.4

    申请日:2017-08-29

    CPC classification number: G06N3/04 G06N3/063

    Abstract: 本发明提供一种用于深度神经网络的加速系统,包括:3D内存、与所述3D内存的拱顶的逻辑层上的内存控制器连接的深度神经网络计算单元、与所述内存控制器连接的路由器、以及压缩器和解压缩器;其中,各个拱顶的内存控制器经由与其连接的路由器通过片上网络进行数据传输;以及其中,所述压缩器用于对需要在片上网络中传输的用于深度神经网络的待压缩数据进行压缩,所述解压缩器用于对来自片上网络的用于深度神经网络的待解压缩数据进行解压缩。

    一种时分复用的通用神经网络处理器

    公开(公告)号:CN105184366B

    公开(公告)日:2018-01-09

    申请号:CN201510587534.3

    申请日:2015-09-15

    Inventor: 韩银和 王颖

    Abstract: 本发明提供一种时分复用的通用神经网络处理器,包括:至少一个存储单元(100),用于存储指令和数据;至少一个存储单元控制器(101),其中每个存储单元控制器(101)与至少一个存储单元(100)中的一个相对应并对相应的存储单元(100)进行访问;至少一个算术逻辑单元(103),用于执行神经网络计算;以及控制单元(102),与至少一个存储单元控制器(101)和至少一个算术逻辑单元(103)相连以经由至少一个存储单元控制器(101)获得至少一个存储单元(100)存储的指令,并且解析该指令以控制至少一个算术逻辑单元(103)执行计算。本发明提供的神经网络处理器通用性较强,适用于计算大规模神经网络。

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