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申请/专利权人：南京大学
摘要：本申请提供一种基于RISC‑V的向量处理器及混合数据流方法，所述向量处理器包括：控制模块、加载存储模块、至少一个可拓展模块；可拓展模块包括：脉动阵列单元；控制模块被配置为：接收并解码向量指令，生成解码信息；将向量指令和解码信息发送至可拓展模块；加载存储模块被配置为：获取并存储计算数据，并根据向量指令将对应的计算数据分配至可拓展模块；计算数据包括：输入数据和权重数据；可拓展模块被配置为：基于计算数据，根据数据流映射信息，生成目标计算结果；以解决目前的深度神经网络架构限制了依赖于固定数据流进行推理的加速器在执行完整深度神经网络运算过程中的效率，导致深度神经网络整体的计算性能和能效较低的问题。
主权项：1.一种基于RISC-V的向量处理器，其特征在于，包括：控制模块1、加载存储模块2、至少一个可拓展模块3；所述加载存储模块2与所述控制模块1、可拓展模块3通信连接；所述可拓展模块3包括：脉动阵列单元31，所述脉动阵列单元31中包含多个PE单元；所述控制模块1被配置为：接收并解码向量指令，生成解码信息；将所述向量指令和所述解码信息发送至所述可拓展模块3；所述解码信息包括：数据精度、卷积核大小、数据流映射信息；所述加载存储模块2被配置为：获取并存储计算数据，并根据所述向量指令将对应的所述计算数据分配至所述可拓展模块3；所述计算数据包括：输入数据和权重数据；所述可拓展模块3被配置为：基于所述计算数据，根据所述数据流映射信息，生成目标计算结果；所述目标计算结果包括：标准卷积计算结果或深度卷积计算结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京大学 基于RISC-V的向量处理器及混合数据流方法
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