The invention discloses an acceleration unit design method based on convolution network of chemical reactions, which comprises the following steps: fast convolution N parallel unit design, function module and record the use of Xi and hi; the chemical reactant concentration form a sequence of input, design of reactants should be observed at different time logic; the branch circuit and the corresponding value of the reactants or the products of each branch track; the value of variables in the case of branch; there will be a negative situation, before and after the road several modules, ensure that the combined output is positive value, the overall combination of transplanted in chemical reaction networks in complete tracking; a circuit after all the chemical reactions involved in combination, to complete the convolution of chemical reaction networks based on accelerating unit. The invention uses simplified and reconstructed convolution kernel as fast convolution unit and re maps it into chemical reaction network, and realizes highly parallel and human affinity, which lays a foundation for future application.
【技术实现步骤摘要】
一种基于化学反应网络的卷积加速单元设计方法
本专利技术涉及化学反应网络计算领域,尤其是一种基于化学反应网络的卷积加速单元设计方法。
技术介绍
鉴于摩尔定律不断向其物理极限逼近,人们逐渐把目光投向了其它新型计算领域,如光子计算、量子计算、分子计算等。其中分子计算,尤其是DNA计算,因其具有纳米尺寸、可操作性强、存储容量大、与人体亲和性强而备受瞩目。化学反应网络(Chemicalreactionnetworks,简称CRNs)是由一系列形如的基元反应(包含反应物、生成物、反应速率常数)所构成的集合。在分子计算中,CRNs不仅是描述化学系统行为、构建动力学模型的建模语言,更是一种具有图灵通用性的计算模型。2010年,加州理工的学者从理论层面证明:任意的双分子反应和单分子反应构成的CRNs都可以被映射为DNA链置换反应并由DNA系统实现其功能,这使得CRNs具有很好的可操作性与可实现性。而现如今神经网络中热门的CNN算法所使用的卷积核,为硅基的传统硬件电路,并行度不高,运算速度稍慢,效率还可以等待进一步提升。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题在于,提供一种基于化学反 ...
【技术保护点】
一种基于化学反应网络的卷积加速单元设计方法,其特征在于,包括如下步骤:(1)设计N并行的快速卷积单元,同时记录下所用到的功能模块;(2)将xi和hi以化学反应物浓度序列的形式输入,设计出对应的反应物;其中,xi为一个无限输入正数序列,hi为FIR滤波器的N个抽头系数;(3)观察不同时刻逻辑电路支路中的值和对应的反应物或生成物,并且记录下来为后面的移植做准备;(4)追踪各个支路中的变量的值,如果遇到分叉,就将该支路对应的反应物分裂;如果遇到步骤(1)中所涉及到的功能模块,则整理其输入和输出,进行分类讨论;(5)如遇到支路中存在负值的情况,将这条支路前后几个模块组合,确保这个组 ...
【技术特征摘要】
1.一种基于化学反应网络的卷积加速单元设计方法,其特征在于,包括如下步骤:(1)设计N并行的快速卷积单元,同时记录下所用到的功能模块;(2)将xi和hi以化学反应物浓度序列的形式输入,设计出对应的反应物;其中,xi为一个无限输入正数序列,hi为FIR滤波器的N个抽头系数;(3)观察不同时刻逻辑电路支路中的值和对应的反应物或生成物,并且记录下来为后面的移植做准备;(4)追踪各个支路中的变量的值,如果遇到分叉,就将该支路对应的反应物分裂;如果遇到步骤(1)中所涉及到的功能模块,则整理其输入和输出,进行分类讨论;(5)如遇到支路中存在负值的情况,将这条支路前后几个模块组合,确保这个组合输出的是正值,将这个组合整体移植到...
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