公开(公告)号：CN113517007B

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202110477328.2

申请日：2021-04-29

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 梁峰 ,  陈燕 ,  于振华 ,  梁辉 ,  卞鼐 ,  张洁 ,  李佩蓉 ,  张国和

IPC: G11C7/10 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明实施例提供了一种流水处理方法、系统和忆阻器阵列，所述方法在神经网络各个网络层对忆阻器阵列的初始映射并行度下，确定各个网络层的初始计算周期；根据各个网络层的初始计算周期中的最长计算周期，利用当前可用的忆阻器阵列对各个网络层的初始映射并行度进行迭代更新，直到可用的忆阻器阵列的数量为零，和/或在迭代更新后的映射并行度下，最长计算周期对应的目标网络层出现置换；根据迭代更新结束时的映射并行度，生成神经网络在忆阻器阵列上的流水配置。本发明实施例基于神经网络在忆阻器阵列上计算的特性，通过降低最大的单级流水时延，减少流水空闲比例，提高流水线吞吐率，进而大幅提高硬件的运行速度。

公开(公告)号：CN113517007A

公开(公告)日：2021-10-19

申请号：CN202110477328.2

申请日：2021-04-29

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 梁峰 ,  陈燕 ,  于振华 ,  梁辉 ,  卞鼐 ,  张洁 ,  李佩蓉 ,  张国和

IPC: G11C7/10 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明实施例提供了一种流水处理方法、系统和忆阻器阵列，所述方法在神经网络各个网络层对忆阻器阵列的初始映射并行度下，确定各个网络层的初始计算周期；根据各个网络层的初始计算周期中的最长计算周期，利用当前可用的忆阻器阵列对各个网络层的初始映射并行度进行迭代更新，直到可用的忆阻器阵列的数量为零，和/或在迭代更新后的映射并行度下，最长计算周期对应的目标网络层出现置换；根据迭代更新结束时的映射并行度，生成神经网络在忆阻器阵列上的流水配置。本发明实施例基于神经网络在忆阻器阵列上计算的特性，通过降低最大的单级流水时延，减少流水空闲比例，提高流水线吞吐率，进而大幅提高硬件的运行速度。