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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

分类表

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文献类型

10 篇 专利

馆藏范围

10 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

6 篇 无锡江南计算技术...
4 篇 图芯芯片技术有限...

作者

6 篇 吴铁彬
6 篇 谭弘兵
5 篇 唐勇
4 篇 罗文杰
2 篇 刘亮
2 篇 李峰
2 篇 于齐
1 篇 王吉军
1 篇 高剑刚
1 篇 吴智
1 篇 孙红辉
1 篇 赵冠一
1 篇 郝子宇
1 篇 张昆
1 篇 陈芳园
1 篇 石嵩

语言

10 篇 中文

检索条件"主题词=累加缓冲器"

共 10 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

一种支持单步调试的矩阵乘运算脉动阵列装置及调试方法

一种支持单步调试的矩阵乘运算脉动阵列装置及调试方法

引用

作者：赵冠一吴铁彬李峰唐勇谭弘兵 214100 江苏省无锡市滨湖区山水东路188号

本发明涉及机器学习技术领域，具体涉及一种支持单步调试的矩阵乘运算脉动阵列装置及调试方法，其中装置包括呈矩阵排列的运算核心、脉动阵列控制器、累加缓冲器和本地局部存储器，脉动阵列控制器包括北向数据加载器、西向数据整形与加... 详细信息

标准号: CN115329264A

本发明涉及机器学习技术领域，具体涉及一种支持单步调试的矩阵乘运算脉动阵列装置及调试方法，其中装置包括呈矩阵排列的运算核心、脉动阵列控制器、累加缓冲器和本地局部存储器，脉动阵列控制器包括北向数据加载器、西向数据整形与加载器、累加结果写回控制器、本地局部存储器访问接口和描述符管理解析模块，累加结果回写控制器与累加缓冲器连接，描述符管理解析模块接收单步调试模式设置及断点地址，若单步调试模式设置为有效，则西向数据加载到相应的断点地址时，停止加载西向数据及北向数据，并将已计算的结果输出至累加缓冲器。本发明的有益技术效果包括：支持单步调试有助于排查运算程序的异常和错误，提高神经网络模型的训练和预测效率。

关键词：单步调试累加缓冲器脉动阵列控制器局部存储器断点地址解析模块累加结果模式设置描述符矩阵机器学习技术神经网络模型回写控制器数据加载器访问接口技术效果矩阵排列数据加载运算程序运算核心乘运算加载器整形加载排查写回调试输出管理预测

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一种高效的矩阵乘运算加速装置及方法

一种高效的矩阵乘运算加速装置及方法

引用

作者：高剑刚吴铁彬唐勇刘亮谭弘兵王吉军 214100 江苏省无锡市滨湖区山水东路188号

本发明涉及机器学习技术领域，具体涉及一种高效的矩阵乘运算加速装置及方法，包括矩阵乘法加速单元、北向数据加载器、西向数据整形与加载器、累加缓冲器、累加结果写回控制器和本地局部存储器，矩阵乘法加速单元包括呈二维脉动阵列排... 详细信息

标准号: CN115357854A

本发明涉及机器学习技术领域，具体涉及一种高效的矩阵乘运算加速装置及方法，包括矩阵乘法加速单元、北向数据加载器、西向数据整形与加载器、累加缓冲器、累加结果写回控制器和本地局部存储器，矩阵乘法加速单元包括呈二维脉动阵列排列的矩阵乘法加速核心，矩阵乘法加速单元通过北向数据加载器从本地局部存储器获取北向数据，西向数据整形与加载器从本地局部存储器获取西向数据并整形，矩阵乘法加速核心的运算单元进行乘加运算，乘加结果输入至累加缓冲器，全部运算结束后，累加结果写回本地局部存储器。本发明的有益技术性效果包括：北向数据可以预加载，掩盖延迟；2)固定北向数据，增加数据重用性；3)减少数据流动，降低功耗。

关键词：矩阵乘法局部存储器加速单元整形累加缓冲器数据加载器累加结果加载器写回矩阵二维脉动阵列机器学习技术乘加运算加速装置降低功耗数据流动数据重用运算单元控制器乘运算预加载延迟运算掩盖

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零系数跳过卷积神经网络引擎

零系数跳过卷积神经网络引擎

引用

作者：罗文杰美国加利福尼亚州

本发明公开了零系数跳过卷积神经网络引擎。诸如卷积神经网络的卷积引擎通过实现零跳过而有效地对稀疏的核进行操作。输入图块被加载并且通过根据核中的系数的行和列索引使图块移位，来针对非零系数的输入图块计算累加和。每个系数被单... 详细信息

标准号: CN107729997B

本发明公开了零系数跳过卷积神经网络引擎。诸如卷积神经网络的卷积引擎通过实现零跳过而有效地对稀疏的核进行操作。输入图块被加载并且通过根据核中的系数的行和列索引使图块移位，来针对非零系数的输入图块计算累加和。每个系数被单独应用于图块，并且在移动到下一个非零系数之前将结果写入累加缓冲器。可以通过这种方式实现3D或4D卷积，其中累加缓冲器的不同区域存储对于沿着一个维度的不同索引的累加和。图像被完全处理，并且在移动到下一个图像之前将每个图像的结果存储在累加缓冲器中。

关键词：累加缓冲器卷积神经网络非零系数累加和输入图图像卷积跳过图块索引引擎结果存储区域存储零系数有效地移动移位加载维度稀疏写入应用

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一种矩阵乘运算脉动阵列装置及区间配置累加方法

一种矩阵乘运算脉动阵列装置及区间配置累加方法

引用

作者：谭弘兵于齐李峰吴铁彬张昆 214100 江苏省无锡市滨湖区山水东路188号

本发明涉及机器学习技术领域，具体包括一种矩阵乘运算脉动阵列装置及区间配置累加方法，包括呈矩阵排列的运算核心、北向数据加载器、西向数据整形与加载器、累加缓冲器、累加器缓冲控制器、结果写回控制器和本地局部存储器，累加结果... 详细信息

标准号: CN115470449A

本发明涉及机器学习技术领域，具体包括一种矩阵乘运算脉动阵列装置及区间配置累加方法，包括呈矩阵排列的运算核心、北向数据加载器、西向数据整形与加载器、累加缓冲器、累加器缓冲控制器、结果写回控制器和本地局部存储器，累加结果回写控制器与累加缓冲器连接，运算核心包括乘法器、加法器和累加数据寄存器，乘法器接收北向数据和西向数据，乘法器计算北向数据和西向数据的乘积，加法器与乘法器及累加数据寄存器连接，加法器计算乘法器输出值与累加数据寄存器值的和。本发明的有益技术效果包括：提高矩阵乘法运算效率，能够灵活配置结果的缓存位置，便于结果的回写。

关键词：乘法器累加数据寄存器加法器累加缓冲器运算核心矩阵机器学习技术矩阵乘法运算缓冲控制器回写控制器计算乘法器局部存储器数据加载器缓存位置技术效果矩阵排列累加结果灵活配置脉动阵列区间配置控制器乘运算加载器累加器累加整形回写写回输出

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零系数跳过卷积神经网络引擎

零系数跳过卷积神经网络引擎

引用

作者：罗文杰美国加利福尼亚州

标准号: CN107729996B

关键词：累加缓冲器卷积神经网络非零系数累加和输入图图像卷积跳过图块索引引擎结果存储区域存储零系数有效地移动移位加载维度稀疏写入应用

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一种支持累加及卸载的矩阵乘运算脉动阵列系统

一种支持累加及卸载的矩阵乘运算脉动阵列系统

引用

作者：谭弘兵陈芳园孙红辉唐勇吴铁彬郝子宇 214100 江苏省无锡市滨湖区山水东路188号

本发明涉及机器学习技术领域，具体涉及一种支持累加及卸载的矩阵乘运算脉动阵列系统，包括呈矩阵排列的运算核心、北向数据加载器、西向数据整形与加载器、累加缓冲器、累加结果写回控制器和本地局部存储器，累加缓冲器包括两个缓冲器... 详细信息

标准号: CN115357215A

本发明涉及机器学习技术领域，具体涉及一种支持累加及卸载的矩阵乘运算脉动阵列系统，包括呈矩阵排列的运算核心、北向数据加载器、西向数据整形与加载器、累加缓冲器、累加结果写回控制器和本地局部存储器，累加缓冲器包括两个缓冲器，两个缓冲器交替工作于累加模式及卸载模式下，运算核心包括乘法器、加法器和累加数据寄存器，乘法器接收北向数据和西向数据，乘法器计算北向数据和西向数据的乘积，加法器与乘法器及累加数据寄存器连接，加法器计算乘法器输出值与累加数据寄存器值的和，并输出到南侧的运算核心的累加数据寄存器。本发明的有益技术效果包括：通过设置双缓冲器轮流工作在累加模式和卸载模式，进一步提高矩阵乘法运算的效率。

关键词：累加数据乘法器寄存器运算核心加法器缓冲器累加缓冲器累加模式卸载模式矩阵机器学习技术矩阵乘法运算计算乘法器局部存储器数据加载器技术效果矩阵排列累加结果脉动阵列双缓冲器控制器输出累加乘运算加载器整形写回卸载轮流

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一种支持低开销北向数据加载的矩阵乘运算脉动阵列装置

一种支持低开销北向数据加载的矩阵乘运算脉动阵列装置

引用

作者：唐勇刘亮吴铁彬谭弘兵于齐 214100 江苏省无锡市滨湖区山水东路188号

本发明涉及机器学习技术领域，具体涉及一种支持低开销北向数据加载的矩阵乘运算脉动阵列装置，脉动阵列装置包括n*n运算核心、北向数据加载器、西向数据整形与加载器和累加缓冲器，运算核心包括北向数据影子寄存器、忙碌锁存器、北向... 详细信息

标准号: CN115329263A

本发明涉及机器学习技术领域，具体涉及一种支持低开销北向数据加载的矩阵乘运算脉动阵列装置，脉动阵列装置包括n*n运算核心、北向数据加载器、西向数据整形与加载器和累加缓冲器，运算核心包括北向数据影子寄存器、忙碌锁存器、北向数据寄存器、累加数据寄存器、北向更新使能寄存器、西向数据寄存器、乘法器和加法器，北向数据加载器与第一行运算核心的北向数据影子寄存器及忙碌锁存器连接，设定节拍周期，每三个节拍向第一行运算核心的北向数据影子寄存器写入北向数据并置相应的忙碌锁存器为1，北向数据影子寄存器依次传递北向数据并在传递后复位忙碌锁存器。本发明的有益技术效果包括：实现北向数据的预加载，提高了矩阵乘法运算的效率。

关键词：影子寄存器运算核心锁存器数据寄存器数据加载器脉动阵列寄存器矩阵机器学习技术矩阵乘法运算累加缓冲器技术效果节拍周期累加数据数据加载乘法器乘运算低开销加法器加载器预加载传递整形并置复位使能节拍写入更新

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一种矩阵乘运算装置及其低开销异常定位方法

一种矩阵乘运算装置及其低开销异常定位方法

引用

作者：石嵩吴智吴铁彬唐勇谭弘兵 214100 江苏省无锡市滨湖区山水东路188号

本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种矩阵乘运算装置及其低开销异常定位方法，包括呈矩阵排列的运算核心、北向数据加载器、西向数据整形与加载器、累加缓冲器、累加结果写回控制器、异常检测控制器和本地局部存储器，异常检测控... 详细信息

标准号: CN115470450A

本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种矩阵乘运算装置及其低开销异常定位方法，包括呈矩阵排列的运算核心、北向数据加载器、西向数据整形与加载器、累加缓冲器、累加结果写回控制器、异常检测控制器和本地局部存储器，异常检测控制器与南侧一行及东侧一列运算核心连接，运算核心包括乘法器、加法器、累加数据寄存器和异常寄存器，乘法器接收北向数据和西向数据，乘法器计算北向数据和西向数据的乘积，加法器与乘法器及累加数据寄存器连接，加法器计算乘法器输出值与累加数据寄存器值的和，并输出到南侧的运算核心的累加数据寄存器，异常寄存器与乘法器及加法器连接。本发明的有益技术效果包括：能够及时排查异常情况，提高异常排除效率。