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申请/专利权人：上海交通大学;山东浪潮科学研究院有限公司
申请日：2024-02-28
公开（公告）日：2024-05-03
公开（公告）号：CN117973472A
主分类号：G06N3/063
分类号：G06N3/063;G06F7/523
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.21#实质审查的生效;2024.05.03#公开
摘要：本发明提供了一种面向卷积神经网络的低功耗近似乘法器，包括：输入预处理电路、权重解码电路、基于部分积推测的近似乘法电路和输出后处理电路；输入预处理电路对乘法器的输入进行预处理，处理后的结果分别与基于部分积推测的近似乘法电路和输出后处理电路相连；权重解码电路对输入的权重进行解码，其解码结果分别与基于部分积推测的近似乘法电路和输出后处理电路相连；基于部分积推测的近似乘法电路对其输入实现近似乘法操作，其16位输出与输出后处理电路相连。本发明利用乘法器相邻部分积之间的相关性，使用较高权重的部分积推测较低权重部分积的总体数值，实现了近似部分积的生成和压缩过程，极大程度上减小了乘法器的功耗、面积和延时。
主权项：1.一种面向卷积神经网络的低功耗近似乘法器，其特征在于，包括：输入预处理电路1、权重解码电路2、基于部分积推测的近似乘法电路3和输出后处理电路4；所述输入预处理电路1对乘法器的输入进行预处理，处理后的结果分别与基于部分积推测的近似乘法电路3和输出后处理电路4相连；所述权重解码电路2对输入的权重进行解码，其解码结果分别与基于部分积推测的近似乘法电路3和输出后处理电路4相连；所述基于部分积推测的近似乘法电路3对其输入实现近似乘法操作，其16位输出与输出后处理电路4相连，从而得到最终的近似乘法计算结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学;山东浪潮科学研究院有限公司 面向卷积神经网络的低功耗近似乘法器
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