公开(公告)号：CN119938057A

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202510014346.5

申请日：2025-01-06

Applicant: 上海大学

Inventor： 杨梅领 ,  刘银涛 ,  曹姗 ,  姜之源

IPC: G06F8/41 ,  G06F9/50 ,  G06N3/0464

Abstract: 一种基于CPU/NPU协同计算的卷积神经网络编译方法，将各种CNN模型在不同网络框架下经过模型量化和压缩，以ONNX文件格式导出；通过ONNX‑MLIR工具链与NPU编译器的融合完成ONNX文件编译过程并分别生成分配到CPU和NPU的任务列表后，在CPU端，ONNX‑MLIR为CPU任务生成有效的RISC‑V指令，支持高效调度，在NPU端，定制的NPU编译器完成NPU任务在算法与硬件上的匹配并将算子高效映射到NPU平台。本发明通过功能函数并优化核心阶段，解决CNN在异构架构(RISC‑V CPU/NPU)上无法有效运行的问题，实现计算性能的显著提升。

公开(公告)号：CN116451743A

公开(公告)日：2023-07-18

申请号：CN202310378048.5

申请日：2023-04-11

Applicant: 上海大学

Inventor： 李杉 ,  曹姗 ,  张薇 ,  杨梅领 ,  姜之源

IPC: G06N3/0464 ,  G06N3/063

Abstract: 一种池化计算实现系统，包括：横向池化模块和纵向池化模块，其中：横向池化模块对输入的特征图进行横向池化操作并整理尺寸后输出；纵向池化模块暂存横向池化处理后的特征图并进行纵向池化操作。本发明通过高灵活性与通用性的池化操作的架构，适配多种情况下的不同尺寸的池化操作的同时，有效地节约面积的消耗。