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申请/专利权人：清华大学
摘要：本发明公开了一种异构加速处理器及数据计算方法，该异构加速处理器包括：计算模块，包括卷积PE阵列和矢量计算控制单元；存储模块RAM用于存储数据；CPU用于将矢量计算指令发送至计算模块；卷积PE阵列包括多个PE单元，所述PE单元用于对原始数据进行神经网络卷积计算；所述数据整理变换模块用于对计算模块输出的中间数据进行整理变换，获得结果数据；所述矢量计算控制单元用于控制至少一个PE单元进行矢量计算；所述PE单元还用于在矢量计算控制单元的控制下，对原始数据或中间数据进行矢量计算；在接收到矢量计算指令后，对矢量计算指令中的数据进行矢量计算。本发明可以灵活地进行神经网络卷积计算和矢量计算，且可避免资源浪费。
主权项：1.一种异构加速处理器，其特征在于，包括：计算模块、存储模块RAM、CPU和数据整理变换模块，其中，所述计算模块包括卷积PE阵列和矢量计算控制单元；所述存储模块RAM用于存储原始数据、中间数据和结果数据；所述CPU用于将矢量计算指令发送至计算模块；所述卷积PE阵列包括多个PE单元，所述PE单元用于对原始数据进行神经网络卷积计算；所述数据整理变换模块用于对计算模块输出的中间数据进行整理变换，获得结果数据；所述矢量计算控制单元用于控制至少一个PE单元进行矢量计算；所述PE单元还用于在矢量计算控制单元的控制下，对原始数据或中间数据进行矢量计算；在接收到矢量计算指令后，对矢量计算指令中的数据进行矢量计算；所述卷积PE阵列还包括归一化与激活函数模块、池化模块；所述PE单元具体用于对特征图数据利用权数据进行卷积网络矩阵计算，获得第一结果；或在矢量计算控制单元的控制下，对原始数据或中间数据进行矢量计算，获得第一结果；或在接收到矢量计算指令后，对矢量计算指令中的数据进行矢量计算，获得第一结果；所述归一化与激活函数模块用于对第一结果进行批量归一化计算与函数激活实现，获得第二结果；所述池化模块用于对第二结果进行池化计算，获得中间数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 异构加速处理器及数据计算方法
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