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公开(公告)号：CN106056211B
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201610354205.9
申请日：2016-05-25
Applicant: 清华大学
IPC: G06N3/06
Abstract: 本发明涉及一种神经元计算单元，包括：解码模块、地址权重模块、乘法器以及累加器。所述解码模块接收并解析地址信息和轴突值信息。所述地址权重模块接收所述地址信息并判断该地址信息与自身存储的地址信息是否匹配，若匹配则输出该地址信息对应的权重值。所述乘法器将所述轴突值信息与所述权重值相乘。所述累加器将乘法器输出的计算结果进行累加并输出。本发明提供的神经元计算单元采用寻址与计算一体化设计思路，突破了固定规模全联接的布局方式对神经元计算单元数目的限制，增强了神经网络计算效率。
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公开(公告)号：CN106056211A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610354205.9
申请日：2016-05-25
Applicant: 清华大学
IPC: G06N3/06
CPC classification number: G06N3/063
Abstract: 本发明涉及一种神经元计算单元，包括：解码模块、地址权重模块、乘法器以及累加器。所述解码模块接收并解析地址信息和轴突值信息。所述地址权重模块接收所述地址信息并判断该地址信息与自身存储的地址信息是否匹配，若匹配则输出该地址信息对应的权重值。所述乘法器将所述轴突值信息与所述权重值相乘。所述累加器将乘法器输出的计算结果进行累加并输出。本发明提供的神经元计算单元采用寻址与计算一体化设计思路，突破了固定规模全联接的布局方式对神经元计算单元数目的限制，增强了神经网络计算效率。
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公开(公告)号：CN106056212A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610354206.3
申请日：2016-05-25
Applicant: 清华大学
IPC: G06N3/063
CPC classification number: G06N3/063
Abstract: 本发明涉及一种人工神经网络计算核，包括：一路由器模块、至少一神经元计算模块、至少一核控制器，所述神经元计算模块与所述核控制器一一对应。所述路由器模块接收并解析外部输入数据，并将解析后的地址信息和轴突值信息送入对应的神经元计算模块；以及将所述神经元计算模块输出的神经元计算结果发送至目标地址，并向该神经元计算模块对应的核控制器发送本帧数据处理完成标志。所述神经元计算模块用于进行神经元计算，并将神经元计算结果发送至所述路由器模块。所述核控制器在接收到所述本帧数据处理完成标志后进入下一神经元周期。利用本发明提供的人工神经网络计算核可以实现多个人工神经网络计算核的组网。
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公开(公告)号：CN106341331B
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201610834604.5
申请日：2016-09-20
Applicant: 清华大学
IPC: H04L12/761 , H04L12/721 , H04L29/06
Abstract: 本发明提供一种基于2D mesh网络的路由多播方法及系统。其中方法包括：在2D mesh网络的源节点生成路由包时，在路由包中分配储存多播使能信息、多播方向信息和多播步长信息的多播控制区段；由路由包中提取目标节点地址，并根据目标节点地址将路由包通过路由网络传输至目标节点；由多播路由区段中提取多播使能信息、多播方向信息和多播步长信息，并根据多播使能信息、多播方向信息和多播步长信息控制路由包进行多播路由。其对网络带宽占用较小，多播效率更加高效，并且其实现简单、占用逻辑资源少，对路由算法的要求较低。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106789675A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611102312.9
申请日：2016-12-05
Applicant: 清华大学
IPC: H04L12/761 , G06F15/78
CPC classification number: H04L45/16 , G06F15/7825
Abstract: 本发明提供一种基于2D mesh网络的路由多播方法及系统。其中方法包括：在多播路由节点接收到路由包后，提取多播路由节点自身存储的多播控制信息和多播步长信息；在多播控制信息有效时，提取多播控制信息中的多播方向信息，并获取多播路由节点的当前节点地址；根据当前节点地址以及多播方向信息和多播步长信息确定所述路由包将要路由至的目标路由节点的目标节点地址，并根据目标节点地址将路由包路由至目标路由节点。其实现多播过程的方式简单方便，易于实现，且路由包的多播效率高，多播过程对2D mesh网络资源的占用率低，有利于2D mesh网络资源的有效利用。
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公开(公告)号：CN106330702B
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201610674881.4
申请日：2016-08-16
Applicant: 清华大学
IPC: H04L12/715 , H04L12/751
Abstract: 本发明提供一种适用于神经形态计算的多阶混合路由系统及其路由方法。其中系统包括：S阶路由节点层，其中S≥2；每阶路由节点层均包括至少一个路由区块，每个路由区块包括多个路由节点，每个路由区块中的多个路由节点互联，且除第S阶路由节点层之外的同一阶路由节点层中的各个路由区块相互独立；第s阶路由节点层中的s阶路由节点的数量与第s‑1阶路由节点层中的s‑1阶路由区块的数量相同，且s阶路由节点与s‑1阶路由区块一一对应，每个s阶路由节点与相应的s‑1阶路由区块连接，其中，2≤s≤S；各个阶路由节点上设置有适用于与神经形态计算单元连接的外接连接通道。其能在硬件开销小，实现复杂度低的基础上，降低路由包的传输延迟。
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公开(公告)号：CN106056212B
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201610354206.3
申请日：2016-05-25
Applicant: 清华大学
IPC: G06N3/063
Abstract: 本发明涉及一种人工神经网络计算核，包括：一路由器模块、至少一神经元计算模块、至少一核控制器，所述神经元计算模块与所述核控制器一一对应。所述路由器模块接收并解析外部输入数据，并将解析后的地址信息和轴突值信息送入对应的神经元计算模块；以及将所述神经元计算模块输出的神经元计算结果发送至目标地址，并向该神经元计算模块对应的核控制器发送本帧数据处理完成标志。所述神经元计算模块用于进行神经元计算，并将神经元计算结果发送至所述路由器模块。所述核控制器在接收到所述本帧数据处理完成标志后进入下一神经元周期。利用本发明提供的人工神经网络计算核可以实现多个人工神经网络计算核的组网。
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公开(公告)号：CN106341331A
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201610834604.5
申请日：2016-09-20
Applicant: 清华大学
IPC: H04L12/761 , H04L12/721 , H04L29/06
Abstract: 本发明提供一种基于2D mesh网络的路由多播方法及系统。其中方法包括：在2D mesh网络的源节点生成路由包时，在路由包中分配储存多播使能信息、多播方向信息和多播步长信息的多播控制区段；由路由包中提取目标节点地址，并根据目标节点地址将路由包通过路由网络传输至目标节点；由多播路由区段中提取多播使能信息、多播方向信息和多播步长信息，并根据多播使能信息、多播方向信息和多播步长信息控制路由包进行多播路由。其对网络带宽占用较小，多播效率更加高效，并且其实现简单、占用逻辑资源少，对路由算法的要求较低。
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公开(公告)号：CN106330702A
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201610674881.4
申请日：2016-08-16
Applicant: 清华大学
IPC: H04L12/715 , H04L12/751
Abstract: 本发明提供一种适用于神经形态计算的多阶混合路由系统及其路由方法。其中系统包括：S阶路由节点层，其中S≥2；每阶路由节点层均包括至少一个路由区块，每个路由区块包括多个路由节点，每个路由区块中的多个路由节点互联，且除第S阶路由节点层之外的同一阶路由节点层中的各个路由区块相互独立；第s阶路由节点层中的s阶路由节点的数量与第s-1阶路由节点层中的s-1阶路由区块的数量相同，且s阶路由节点与s-1阶路由区块一一对应，每个s阶路由节点与相应的s-1阶路由区块连接，其中，2≤s≤S；各个阶路由节点上设置有适用于与神经形态计算单元连接的外接连接通道。其能在硬件开销小，实现复杂度低的基础上，降低路由包的传输延迟。
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