发明专利已授权

一种基于快速滤波算法的卷积神经网络加速器电路

📄 申请号：CN201910003898.0 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2019-01-03

公开号

CN109948784B

公开日

2023-04-18

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N3_063

IPC 分类号

G06N3_063

技术画像

所属领域

卷积神经网络加速器卷积神经网络硬件加速器集成电路设计滤波算法神经网络加速器卷积神经网络加速器

应用场景

边缘计算, 图像识别, 视频监控, 数据中心, 自动驾驶

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摘要

本发明请求保护一种基于快速滤波算法的卷积神经网络加速器电路。为了减少卷积神经网络算法(CNN)的计算量，本发明利用快速滤波算法消除了二维卷积运算中卷积窗口之间重叠区域计算的冗余，使得算法强度缩减，提高了卷积计算效率。接着，本发明设计了4并行快速滤波算法的卷积计算加速单元，该单元采用若干小滤波器组成的复杂度较低的并行滤波结构来实现。这对于可编程的FPGA设计来说，不仅可以降低硬件资源的消耗，还可以提升运行速度。同时本文还对激活函数进行了优化设计，利用查找表和多项式结合的分段拟合方法设计了激活函数(sigmoid)的硬件电路，以保证近似的激活函数的硬件电路不会使精度下降。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20240301

?? 专利权的转移：

20230418

✅ 授权

20190723

?? 实质审查的生效：

20190628

📄 公开

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