【技术实现步骤摘要】
一种实现卷积运算的装置及方法
本专利技术实施例涉及计算机
，尤其涉及一种实现卷积运算的装置及方法。
技术介绍
深度网络由于其在解决高级抽象的问题上有着较为明显的效果而得到广泛应用。然而，由于深度网络具有深度高、层次复杂、数据量大、存储密集和计算密集的特点，存在大量卷积操作和池化操作，使得深度网络在实际应用中成为一个较大的瓶颈。此外，在深度网络中，卷积层的计算量占据整个网络的90％，并且是整个网络中最为关键的环节，其计算的效率直接影响着整个网络的性能。因此，为了解决上述问题，业界使用专门的硬件电路充分发挥硬件固有的快速特性来进行数据处理。然而，在进行数据处理的过程中，只能实现一个预设大小的特征图矩阵与一个卷积核的卷积，增加了卷积的次数，以致降低了数据处理效率。
技术实现思路
本专利技术实施例公开了一种实现卷积运算的装置及方法，用于提高数据处理效率。第一方面公开一种实现卷积运算的装置，包括数据控制模块、存储模块、数据分配模块和第一卷积模块，存储模块分别连接数据控制模块、数据分配模块和第一卷积模块...
【技术保护点】
1.一种实现卷积运算的装置，其特征在于，包括数据控制模块、存储模块、数据分配模块和第一卷积模块，其中：/n所述存储模块分别连接所述数据控制模块、所述数据分配模块和所述第一卷积模块，所述第一卷积模块连接所述数据分配模块；/n所述数据控制模块，用于接收输入数据并发送给所述存储模块，所述输入数据包括特征图数据和权值；/n所述存储模块，用于存储所述特征图数据和所述权值；/n所述数据分配模块，用于从所述存储模块存储的特征图数据或上一层的卷积结果中获取M阶的特征图矩阵，根据卷积步长将所述M阶的特征图矩阵中的两个特征图矩阵进行组合拼接获得拼接特征图矩阵，并将所述拼接特征图矩阵发送给所述第...
【技术特征摘要】
1.一种实现卷积运算的装置，其特征在于，包括数据控制模块、存储模块、数据分配模块和第一卷积模块，其中：
所述存储模块分别连接所述数据控制模块、所述数据分配模块和所述第一卷积模块，所述第一卷积模块连接所述数据分配模块；
所述数据控制模块，用于接收输入数据并发送给所述存储模块，所述输入数据包括特征图数据和权值；
所述存储模块，用于存储所述特征图数据和所述权值；
所述数据分配模块，用于从所述存储模块存储的特征图数据或上一层的卷积结果中获取M阶的特征图矩阵，根据卷积步长将所述M阶的特征图矩阵中的两个特征图矩阵进行组合拼接获得拼接特征图矩阵，并将所述拼接特征图矩阵发送给所述第一卷积模块，其中，M为预设的特征图矩阵的阶数，M为大于或等于2的整数；
所述第一卷积模块，用于从所述存储模块存储的权值中读取对应的卷积核，根据读取的卷积核和所述拼接特征图矩阵确定卷积结果，并将所述卷积结果发送给所述数据分配模块。
2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述数据分配模块包括L个超大规模随机存储存储器URAM控制器和L选2选择器，所述L为大于或等于3的整数，其中：
所述L个URAM控制器，用于从所述特征图数据或上一层的卷积结果中获取所述M阶的特征图矩阵，并将获取的特征图矩阵传输给所述L选2控制器；
所述L选2选择器，用于控制第一URAM控制器读取特征图矩阵，控制第二URAM控制器和第三URAM控制器传输特征图矩阵，并将所述第二URAM控制器和所述第三URAM控制器传输的特征图矩阵组合拼接为所述拼接特征图矩阵，所述第一URAM控制器、所述第二URAM控制器和所述第三URAM控制器是所述L个URAM控制器中的不同URAM控制器。
3.根据权利要求1或2所述的装置，其特征在于，所述第一卷积模块包括特征图计算模块、权值计算模块和第二卷积模块，其中：
所述特征图计算模块分别连接所述数据分配模块和所述第二卷积模块，所述权值计算模块分别连接所述存储模块和所述第二卷积模块，所述第二卷积模块连接所述数据分配模块；
所述特征图计算模块，用于将所述拼接特征图矩阵与第一固定矩阵进行矩阵乘法获得特征图结果，并将所述特征图结果发送给所述第二卷积模块；
所述权值计算模块，用于从所述存储模块存储的权值中读取每层卷积对应的卷积核，将第二固定矩阵与读取的卷积核进行矩阵乘法获得初始结果，将所述初始结果与第三固定矩阵进行矩阵乘法获得权值结果，并将所述权值结果发送给所述第二卷积模块，所述第二固定矩阵为M×N矩阵，所述第三固定矩阵为N×M矩阵，N为所述卷积核的阶数；
所述第二卷积模块，用于根据所述特征图结果与所述权值结果确定卷...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘凯，王奥博，谢阳杰，罗会斌，鲁芳敏，毕舒展，陈少杰，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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