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申请/专利权人：南京宁麒智能计算芯片研究院有限公司
摘要：本发明公开了一种神经网络专用计算阵列及其计算方法，属于算法硬件加速技术领域。本发明的计算阵列包括若干个可重构簇，每个可重构簇包括乘累加部件、加法部件、激活函数部件、乘法部件和比较器，加法部件和激活函数部件分别与乘法部件电性连接。且加法部件和激活函数部件分别与乘累加部件电性连接。本发明的方法为将重构指令字和原始数据输入至可重构簇的输入端口，之后可重构簇根据重构指令字形成数据通路，再根据数据通路对原始数据进行处理得到处理结果并输出。本发明的目的在于克服现有技术中，通常的计算阵列只适用于单一的神经网络计算的不足，本发明可以适用于多种神经网络的计算，提高了硬件资源的利用率及可复用性。
主权项：1.一种神经网络专用计算阵列，其特征在于，包括若干个可重构簇，每个可重构簇包括乘累加部件、加法部件、激活函数部件、乘法部件和比较器，所述加法部件和激活函数部件分别与乘累加部件电性连接，且加法部件和激活函数部件分别与乘法部件电性连接；其中，乘累加部件用于实现对原始数据的乘法计算和累加计算；加法部件用于对原始数据或者乘累加部件的计算结果或者乘法部件的计算结果进行加法运算；激活函数部件用于对原始数据或者乘累加部件的计算结果或者加法部件的计算结果进行激活函数运算；乘法部件用于对原始数据或者激活函数部件的计算结果进行乘法运算；比较器用于对原始数据进行比较运算；所述乘累加部件包括若干个乘累加器，每个乘累加器包括定点乘法器和定点加法器，所述定点乘法器通过乘法截位器与定点加法器电性连接；每个可重构簇还包括输入端口和输出端口，所述输入端口通过加法部件、激活函数部件、乘法部件或者比较器与输出端口电性连接；所述加法部件包括加法扩位器、定点加法器和加法截位器，所述加法扩位器和加法截位器分别与定点加法器电性连接。
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权利要求：
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