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申请/专利权人：复旦大学
申请日：2022-11-17
公开（公告）日：2024-05-17
公开（公告）号：CN118052175A
主分类号：G06F30/32
分类号：G06F30/32;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.04#实质审查的生效;2024.05.17#公开
摘要：本发明提供一种用于加速小型神经网络训练任务的异构多核MCU系统，由一个主控核，至少一个计算集群，三级存储结构和多种外设控制器构成。其中单个计算集群由两个规模较大的MCU级处理器核、两个规模较小的MCU级处理器核与集群控制器构成。系统启动后，主控核负责进行系统引导、配置与调度。计算集群中的异构处理器核，通过数据并行方式高效加速小型神经网络的训练任务。与传统的单处理器MCU相比，本发明显著提高神经网络训练的速度，扩大可容纳的网络规模。与使用专用加速模块的异构系统设计相比，本发明具备更高的可配置性和扩展性。同时由于采用特殊的MCU级大核+小核设计，在取得优异的能效表现的同时，能将功耗与成本维持在与传统MCU类似的水平上。
主权项：1.一种用于加速小型神经网络训练任务的异构多核MCU系统，用于运行小型神经网络模型的训练任务，其特征在于，包括：AHB互联模块，以及与其连接的至少一个计算集群子系统、系统主控核、外设子系统、二级共享存储器以及三级共享存储器，其中，每个所述计算集群子系统包括两个第一CPU核以及两个第二CPU核，均为MCU级处理器核，均用于运行所述训练任务，所述第一CPU核的规模及处理能力大于所述第二CPU核，所述系统主控核用于对所述计算集群子系统进行控制，所述外设子系统用于连接外设或其他系统，所述二级共享存储器用于存储所述小型神经网络模型及其权重梯度，所述三级共享存储器用于存储数据集信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 复旦大学 用于加速小型神经网络训练任务的异构多核MCU系统
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