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申请/专利权人：华中科技大学

摘要：本发明公开了一种CNN协处理器，属于人工智能算法电路实现领域，包括存储模块、卷积计算模块和数据缓存控制模块；其中，存储模块用于存储前向推理所需的数据；卷积计算模块用于实现前向推理过程中的卷积计算；数据缓存控制模块用于从存储模块中读取当前前向推理所需的数据并缓存，以及当CNN推理模式为连续前向推理时，在当前前向推理所需的数据读取完成之后、以及当前前向推理完成之前从存储模块中读取下一次前向推理所需的数据并缓存。本发明通过将当前轮次的前向推理和下一轮次的数据读取并行执行，大大减少了数据传输所占用的时间，计算速度较快；另外，本发明还引入了一种基于符号位判读的乘加电路，有效的减少了冗余计算，降低了系统功耗。

主权项：1.一种CNN协处理器，其特征在于，用于实现CNN网络的前向推理过程；所述CNN协处理器的推理模式包括连续前向推理和非连续前向推理；所述CNN协处理器包括：存储模块、卷积计算模块和数据缓存控制模块；所述数据缓存控制模块包括直接存储访问控制器单元DMAC和数据缓存单元；所述DMAC包括：数据分配器、像素FIFO、权重FIFO、偏置FIFO、与电路和读取控制器；所述存储模块用于存储前向推理所需的数据；所述前向推理所需的数据包括像素数据、偏置数据和权重数据；所述数据分配器用于从所述存储模块中读取当前前向推理所需的像素数据、部分偏置数据和部分权重数据，并分别对应分配到所述像素FIFO、所述权重FIFO和所述偏置FIFO中，各个数据通过对应FIFO输出到所述数据缓存单元中；所述权重FIFO和所述偏置FIFO分别将表示其是否存满的状态信号输出至所述与电路中，在所述与电路中进行与运算后，发送至所述读取控制器；所述读取控制器用于在所述权重FIFO和所述偏置FIFO均未存满时，继续从所述存储模块中读取当前前向推理所需的偏置数据和权重数据，并将偏置数据和权重数据经所述数据缓存单元输入至所述卷积计算模块中进行计算，直至当前前向推理所需的所有偏置数据和权重数据均已读取完成；并在当前前向推理完成后，将当前前向推理计算结果写入到所述存储模块中；其中，当CNN推理模式为连续前向推理时，在当前前向推理所需的所有偏置数据和权重数据均已读取完成之后、以及当前前向推理完成之前，从存储模块中读取下一次前向推理所需的像素数据、偏置数据和权重数据，并缓存至所述数据缓存单元中；所述卷积计算模块用于基于当前前向推理所需的数据实现前向推理过程中的卷积计算，并将卷积计算结果输出至所述数据缓存单元中进行缓存；所述数据缓存单元还用于当所述卷积计算模块执行的是CNN网络中间层的卷积计算时，将上一次缓存的卷积计算结果作为新的像素数据输入到所述卷积计算模块中；所述数据缓存单元还用于在当前前向推理完成后，将所述卷积计算模块最后一次输入的卷积计算结果作为当前前向推理计算结果，输出至所述DMAC中，经所述DMAC存储到所述存储模块中。

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