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公开(公告)号：CN112836816B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202110151815.X
申请日：2021-02-04
Applicant: 南京大学
IPC: G06F30/27
Abstract: 本发明公开了一种适用于光电存算一体处理单元串扰的训练方法。该方法的具体步骤为：下的光电存算一体处理单元神经网络功能模型，得到原始网络和串扰网络；(2)推理过程中，分别计算原始网络和串扰网络所输出的分类结果；(3)计算原始网络和串扰网络中间某一个或多个卷积层结果的曼哈顿距离，并且计算两个网络的分类结果的均方误差，得到串扰损失；(4)使用神经网络损失函数计算串扰网络的损失值，再加上串扰损失，得到最终的损失值；(5)通过神经网络反向传播算法，更新串扰网络中的权值。本发明使得光电存算一体处理单元训练模型在串扰条件下，能够更加准确地预测出正确的结果。(1)分别构建不包含串扰条件下和包含串扰条件(56)对比文件陈子龙;程传同;董毅博;张欢;张恒杰;毛旭瑞;黄北举.忆阻器类脑芯片与人工智能.微纳电子与智能制造.2019,(04),全文.李锟;曹荣荣;孙毅;刘森;李清江;徐晖.基于忆阻器的感存算一体技术研究进展.微纳电子与智能制造.2019,(04),全文.
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公开(公告)号：CN111208865B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN201811398206.9
申请日：2018-11-22
Applicant: 南京大学
Abstract: 一种光电计算单元、光电计算阵列及光电计算方法，所述光电计算单元包括一个半导体多功能区结构，所述半导体多功能区结构，包括至少一个载流子控制区，至少一个耦合区，以及至少一个光生载流子收集区和读出区。
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公开(公告)号：CN109472350A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811284262.X
申请日：2018-10-30
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明涉及基于块循环稀疏矩阵的神经网络加速系统，包括：可扩展的处理单元阵列，存储有神经网络的部分权值，对压缩的网络进行解码和运算；主控制器主要负责对运算流程的控制；激励分发单元，在主控制器的控制下，向可扩展的处理单元阵列分发非零的运算数据。有益效果为：有效利用了块循环稀疏矩阵的特点，减轻了稀疏矩阵向量乘运算负载不均衡的问题，提高运算单元利用率；通过利用激励和权重的稀疏性，减少了片上存储的使用，跳过了冗余的运算，从而提高硬件加速器的吞吐率，满足处理深度神经网络的实时性要求。
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公开(公告)号：CN109472350B
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN201811284262.X
申请日：2018-10-30
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明涉及基于块循环稀疏矩阵的神经网络加速系统，包括：可扩展的处理单元阵列，存储有神经网络的部分权值，对压缩的网络进行解码和运算；主控制器主要负责对运算流程的控制；激励分发单元，在主控制器的控制下，向可扩展的处理单元阵列分发非零的运算数据。有益效果为：有效利用了块循环稀疏矩阵的特点，减轻了稀疏矩阵向量乘运算负载不均衡的问题，提高运算单元利用率；通过利用激励和权重的稀疏性，减少了片上存储的使用，跳过了冗余的运算，从而提高硬件加速器的吞吐率，满足处理深度神经网络的实时性要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108594714B
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN201810480854.2
申请日：2018-05-18
Applicant: 南京大学
IPC: G05B19/042 , G01S15/89 , G01N21/17
Abstract: 本发明涉及可重构回波脉冲与光声信号的采集和预处理系统，包括发射板卡，通过电缆连接换能器探头，控制换能器发射超声波；接收板卡，包括总线接口、存储模块、接收触发模块、动态聚焦模块、多个预处理模块以及模拟前端，每个模拟前端通过电缆连接超声换能器阵列，接收超声换能器阵列发出的模拟信号，将动态聚焦保存至所述存储模块中；控制板，通过总线接口与发射板卡、接收板卡完成数据传输和参数配置，与上位机进行数据传输，并接收激光器发出的用以触发接收板卡的同步脉冲。所述方法基于FPGA，仅需根据实际需要和其它硬件配置调整FPGA中的参数，即可适用于不同超声换能器阵列、不同扫描方式、不同应用的光声、超声成像，且可以在这两种成像模式之间进行切换。
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公开(公告)号：CN112836816A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110151815.X
申请日：2021-02-04
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于光电存算一体处理单元串扰的训练方法。该方法的具体步骤为：(1)分别构建不包含串扰条件下和包含串扰条件下的光电存算一体处理单元神经网络功能模型，得到原始网络和串扰网络；(2)推理过程中，分别计算原始网络和串扰网络所输出的分类结果；(3)计算原始网络和串扰网络中间某一个或多个卷积层结果的曼哈顿距离，并且计算两个网络的分类结果的均方误差，得到串扰损失；(4)使用神经网络损失函数计算串扰网络的损失值，再加上串扰损失，得到最终的损失值；(5)通过神经网络反向传播算法，更新串扰网络中的权值。本发明使得光电存算一体处理单元训练模型在串扰条件下，能够更加准确地预测出正确的结果。
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公开(公告)号：CN111443893A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010347709.4
申请日：2020-04-28
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CORDIC算法的N次根计算装置及方法。该装置包括基本计算模块、CORDIC模块和控制模块；控制模块用于控制CORDIC模块和基本计算模块之间的配合计算；CORDIC模块用于进行对数运算、除法运算、双曲正弦运算和双曲余弦运算；基本计算模块用于对需要输入给CORDIC模块的数据或CORDIC模块输出的数据进行加法和移位操作。首先利用双曲CORDIC旋转模式对被开方数进行对数运算，然后利用线性CORDIC向量模式进行除法运算，最后利用双曲CORDIC向量模式进行指数运算，得到N次根的计算结果。本发明能够实现N次根的计算，在保持较高精度的同时，极大地降低了硬件资源的开销。
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公开(公告)号：CN111208865A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN201811398206.9
申请日：2018-11-22
Applicant: 南京大学
Abstract: 一种光电计算单元、光电计算阵列及光电计算方法，所述光电计算单元包括一个半导体多功能区结构，所述半导体多功能区结构，包括至少一个载流子控制区，至少一个耦合区，以及至少一个光生载流子收集区和读出区。
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公开(公告)号：CN108594714A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810480854.2
申请日：2018-05-18
Applicant: 南京大学
IPC: G05B19/042 , G01S15/89 , G01N21/17
Abstract: 本发明涉及可重构回波脉冲与光声信号的采集和预处理系统，包括发射板卡，通过电缆连接换能器探头，控制换能器发射超声波；接收板卡，包括总线接口、存储模块、接收触发模块、动态聚焦模块、多个预处理模块以及模拟前端，每个模拟前端通过电缆连接超声换能器阵列，接收超声换能器阵列发出的模拟信号，将动态聚焦保存至所述存储模块中；控制板，通过总线接口与发射板卡、接收板卡完成数据传输和参数配置，与上位机进行数据传输，并接收激光器发出的用以触发接收板卡的同步脉冲。所述方法基于FPGA，仅需根据实际需要和其它硬件配置调整FPGA中的参数，即可适用于不同超声换能器阵列、不同扫描方式、不同应用的光声、超声成像，且可以在这两种成像模式之间进行切换。
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