申请/专利权人：珠海格力电器股份有限公司;珠海零边界集成电路有限公司

申请日：2019-11-04

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN112784952B

主分类号：G06N3/0464

分类号：G06N3/0464;G06N3/084

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.19#授权;2021.05.28#实质审查的生效;2021.05.11#公开

摘要：本发明公开了一种卷积神经网络运算系统、方法及设备，用以节省卷积神经网络运算的硬件成本，提高运算能力，所述系统包括：模型解码模块，用于将外部传输的卷积神经网络模型资源解码，得到卷积层模型，并将卷积层模型存储于模型存储模块；模型存储模块，用于存储卷积层模型；数据存储模块，用于存储图像数据和运算结果数据，用于基于卷积层模型，将数据存储模块中存储的图像数据进行卷积神经网络运算，并将运算后的运算结果数据存储于数据存储模块。

主权项：1.一种卷积神经网络运算系统，所述系统包括:模型存储模块，数据存储模块，模型运算模块，其特征在于，所述系统还包括模型解码模块，其中：所述模型解码模块，用于将外部传输的卷积神经网络模型资源解码，使得在进行卷积神经网络运算时，先获取用于卷积神经网络运算的图像数据和模型资源；基于预先设置的运算顺序和卷积神经网络模型资源，依次确定每层用于卷积神经网络运算的卷积层模型，并将所述卷积层模型存储于所述模型存储模块，基于每层卷积层模型对图像数据依次进行卷积神经网络运算，并输出运算结果；所述模型存储模块，用于存储所述卷积层模型；所述数据存储模块，用于存储图像数据和运算结果数据，所述图像数据是输入所述卷积神经网络运算系统，用于进行卷积神经网络运算的，所述运算结果数据是所述模型运算模块运算生成的，且上一次卷积神经网络运算的运算结果作为下一次卷积神经网络运算的图像数据；所述模型运算模块，用于基于所述卷积层模型，将所述数据存储模块中存储的所述图像数据进行卷积神经网络运算，并将运算后的运算结果数据存储于所述数据存储模块。

全文数据：

权利要求：

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