用于加速神经网络处理器的方法和系统及神经网络处理器

• 摘要：

  本发明提供了用于加速神经网络处理器的方法及相应神经网络处理器,其中从待处理的神经网络模型的原始数据和权重中提取非零值及其偏移量分别加载至相应数据存储单元和权重存储单元,在计算时选择具有相同偏移量的权重和数据加载至神经网络处理器的计算单元参与运算.这样,可有效降低神经网络处理器所处理的数据规模,从而减少片上存储开销,加快了运算速度并降低了能耗,使得神经网络处理系统性能更高效.

• 专利类型：

  发明专利

• 申请/专利号：

  CN201710777737.8

• 申请日期：

  2017.09.01

• 公开/公告号：

  CN107491811A

• 公开/公告日：

  2017-12-19

• 发明人：

  韩银和 许浩博 王颖

• 申请人：

  中国科学院计算技术研究所

• 主分类号：

  G06N3/063(2006.01)I,G,G06,G06N,G06N3

• 分类号：

  G06N3/063(2006.01)I,G,G06,G06N,G06N3,G06N3/063

• 主权项：

  一种用于加速神经网络处理器的方法,所述方法包括:步骤1)从待处理的神经网络模型的原始数据和权重中提取非零元素及其相对位置,并分别加载至神经网络处理器的数据存储单元和权重存储单元;步骤2)对来自所述权重存储单元的权重和来自数据存储单元的数据进行匹配,仅将相对位置相同的权重和数据加载至神经网络处理器的计算单元参与运算.