公开(公告)号：CN115906943A

公开(公告)日：2023-04-04

申请号：CN202211511675.3

申请日：2022-11-29

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 闵丰 ,  许浩博 ,  王郁杰 ,  王颖 ,  邹兴奇 ,  韩银和

IPC: G06N3/0464 ,  G06N3/063 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种用于神经网络加速器的存储介质的数据管理方法，所述存储介质包括主存，所述方法包括：获取待加速的基于神经网络的模型的结构信息和指令信息；根据所述结构信息和指令参数，在所述存储介质中划分出专用存储区域用以存储所述模型对应的指令和数据；其中，所述专用存储区域包括：指令区，用于存储加速器对模型进行加速运算所需的指令；数据堆叠区，用于存储相应层输出的将在间隔的其他层使用的中间结果数据，并在区内进行空间复用；数据暂存区，用于存储相应层输出的只在该层的下一层使用的中间结果数据，并在区内进行空间复用。

公开(公告)号：CN114841329A

公开(公告)日：2022-08-02

申请号：CN202210627742.1

申请日：2022-06-06

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 闵丰 ,  许浩博 ,  王郁杰 ,  王颖 ,  邹兴奇 ,  韩银和

IPC: G06N3/06 ,  G06F7/523 ,  G06F7/50

Abstract: 本发明提供了一种支持多序列运算的神经网络加速器及加速装置。本发明的神经网络加速器包括至少一个多序列处理装置，每个所述多序列处理装置包括运算功能模块和数据连接管理单元，所述运算功能模块包括：至少一个乘法运算模块、至少两个加法运算模块、至少一个寄存器模块、一个逻辑运算模块以及一个激活函数运算模块。本发明针对神经网络架构对非网络视觉算法任务算子的低效处理问题，提出了一种能够执行多种非神经网络算子以及支持多种向量序列操作的神经网络加速器架构。通过设计可线上配置数据操作序列的处理单元，并组合为相应的并行阵列，以实现多种视觉算法并行操作的兼容以及计算效率的提升。