[發明專利]一種通用CNN推理加速器及其控制方法、可讀存儲介質在審
| 申請號： | 201911243224.4 | 申請日： | 2019-12-06 |
| 公開（公告）號： | CN111105015A | 公開（公告）日： | 2020-05-05 |
| 發明（設計）人： | 徐天賜;景璐 | 申請（專利權）人： | 浪潮（北京）電子信息產業有限公司 |
| 主分類號： | G06N3/04 | 分類號： | G06N3/04;G06N5/04 |
| 代理公司： | 北京集佳知識產權代理有限公司 11227 | 代理人： | 劉翠香 |
| 地址： | 100085 北京市海*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 通用 cnn 推理 加速器 及其 控制 方法 可讀 存儲 介質 | ||
1.一種通用CNN推理加速器，其特征在于，包括：
預處理模塊，用于獲取目標數據、卷積核數據以及模塊時序；
卷積與激活模塊，用于對所述目標數據進行卷積計算和激活計算；
池化模塊，用于對所述目標數據進行池化計算或數據結構轉換；
所述模塊時序包括所述目標數據進入所述卷積與激活模塊和/或所述池化模塊的順序。
2.根據權利要求1所述通用CNN推理加速器，其特征在于，所述池化模塊包括：
通用池化模塊，用于對所述目標數據進行預設尺寸的池化計算或數據結構轉換；
全尺寸池化模塊，用于對所述目標數據進行全尺寸的池化計算；
所述模塊時序具體包括所述目標數據通過所述卷積與激活模塊和/或所述通用池化模塊和/或所述全尺寸池化模塊的順序。
3.根據權利要求1所述通用CNN推理加速器，其特征在于，所述池化計算具體為：最大值池化計算或平均池化計算。
4.根據權利要求3所述通用CNN推理加速器，其特征在于，所述通用CNN推理加速器為單層實例實現的推理加速器。
5.根據權利要求3所述通用CNN推理加速器，其特征在于，所述通用CNN推理加速器為多層實例實現的推理加速器。
6.根據權利要求1至5任一項所述通用CNN推理加速器，其特征在于，還包括：
數據組織模塊，用于組織所述目標數據的數據流；
存儲訪問模塊，用于計算所述目標數據對應的存儲地址。
7.根據權利要求6所述通用CNN推理加速器，其特征在于，所述通用CNN推理加速器為基于ASIC或FPGA的推理加速器。
8.一種通用CNN推理加速器的控制方法，其特征在于，應用于如權利要求1至7任一項所述通用CNN推理加速器，包括：
通過預處理模塊獲取目標數據、卷積核數據以及模塊時序；所述模塊時序包括所述目標數據進入卷積與激活模塊和/或池化模塊的順序；
根據所述模塊時序，通過所述卷積與激活模塊對所述目標數據進行卷積計算和激活計算和/或通過所述池化模塊對所述目標數據進行池化計算或數據結構轉換。
9.一種可讀存儲介質，其特征在于，所述可讀存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求8所述通用CNN推理加速器的控制方法的步驟。
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