申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学

申请日：2019-10-21

公开（公告）日：2020-02-18

公开（公告）号：CN110807170A

主分类号：G06F17/16(20060101)

分类号：G06F17/16(20060101);G06F17/15(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/063(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.06.27#授权;2020.03.13#实质审查的生效;2020.02.18#公开

摘要：本发明公开一种多样本多通道卷积神经网络Same卷积向量化实现方法，步骤包括：步骤1：将输入特征数据集数据按照样本维优先方式存储，以及将卷积核的数据按照卷积核的数量维优先方式存储；步骤2：按列将输入特征数据集数据矩阵划分为多个矩阵块；步骤3：每次将卷积核数据矩阵传输到各个核的SM中，以及将从输入特征数据矩阵中按行抽取组成的子矩阵传输到各个核的AM中，执行向量化矩阵乘法计算和并行化矩阵乘法计算，并在计算中执行补0；步骤4：将输出特征矩阵计算结果存储在片外存储器中；步骤5：重复步骤3至4，直到完成全部计算。本发明能够实现Same卷积向量化，且具有实现操作简单、执行效率及精度高且带宽需求小等优点。

主权项：1.一种多样本多通道卷积神经网络Same卷积向量化实现方法，其特征在于，步骤包括：步骤1：将用于卷积神经网络计算的输入特征数据集数据按照样本维优先的方式存储，以及将卷积核的数据按照卷积核的数量维优先的方式存储；步骤2：向量处理器按列将所述输入特征数据集数据矩阵划分为多个矩阵块，得到多个输入特征数据矩阵；步骤3：向量处理器每次将所述卷积核数据矩阵传输到各个核的标量存储器SM中，以及将从所述输入特征数据矩阵中按行抽取V行数据组成的子矩阵传输到各个核的向量阵列存储器AM中，其中0V＝K，K为单个卷积核的像素数据数目，通过执行向量化矩阵乘法计算和各个核的并行化矩阵乘法计算，并在计算过程中执行补0操作，得到输出特征数据矩阵计算结果；步骤4：将所述输出特征矩阵计算结果存储在向量处理器的片外存储器中；步骤5：重复步骤3、4，直到完成全部输入特征数据矩阵计算。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 多样本多通道卷积神经网络Same卷积向量化实现方法

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