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公开(公告)号：CN112181358A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011158090.9
申请日：2020-10-26
Applicant: 南京大学
Abstract: 本申请公开了一种可重构神经网络训练计算方法及装置，包括获取输入数据的属性信息；所述属性信息包括卷积核大小、步长值和计算模式信息；根据所述属性信息生成控制指令，将原始计算单元配置为训练计算单元；本申请的方案采用多路选择器来适配不同的计算模式，通过获取输入数据的属性信息，并根据属性信息将原始计算单元配置为训练计算单元，使得训练计算单元可以高效支持前向传播、反向传播、梯度生成过程中多种不同的计算模式，提高计算单元利用率，还具有消除不同阶段下产生的无效计算的效果；同时，通过该架构的灵活性，有提高单元利用率的优点，能够降低冗余计算和提高数据复用率，从而能够加速卷积网络训练过程。
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