【技术实现步骤摘要】
本专利技术实施例涉及神经网络加速器领域，尤其是关于一种神经网络加速器的计算硬件架构及控制方法。
技术介绍
1、神经网络作为人工智能领域的关键技术，在图像识别、自然语言处理、数据挖掘等多个领域发挥着重要作用。然而，随着神经网络模型规模的不断扩大和深度的增加，对计算能力的需求也随之急剧上升。现有的计算平台，尤其是基于传统架构的cpu和gpu，面临着多项技术瓶颈。
2、cpu和gpu虽然在多种计算任务中表现出色，但它们并非专为神经网络中的大规模张量操作设计。在执行复杂的张量计算时，这些平台往往无法达到最优的计算效率，特别是在处理高维度数据时。其次，现有的计算平台常常受限于内存带宽，这在进行大规模数据并行处理时尤为明显。数据传输成为制约性能的瓶颈，限制了计算速度的提升。虽然市场上存在一些专门为神经网络计算设计的硬件加速器，但它们往往在通用性和专用性之间难以取得平衡。专用硬件虽然在特定任务上表现出色，但灵活性不足，难以适应不断变化的算法需求。
技术实现思路
1、本专利技术实施例的目的是提...
【技术保护点】
1.一种神经网络加速器的计算硬件架构，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种神经网络加速器的计算硬件架构，其特征在于，所述近内存张量乘法硬件包括：
3.根据权利要求2所述的一种神经网络加速器的计算硬件架构，其特征在于，所述近内存张量乘法硬件还包括：
4.根据权利要求3所述的一种神经网络加速器的计算硬件架构，其特征在于，所述内部缓存单元通过数据传输通路分别与张量乘法计算电路、存储器内部接口和存储器外部接口相连包括：
5.根据权利要求3所述的一种神经网络加速器的计算硬件架构，其特征在于，所述内部缓存单元通过数据传输...
【技术特征摘要】
1.一种神经网络加速器的计算硬件架构，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种神经网络加速器的计算硬件架构，其特征在于，所述近内存张量乘法硬件包括：
3.根据权利要求2所述的一种神经网络加速器的计算硬件架构，其特征在于，所述近内存张量乘法硬件还包括：
4.根据权利要求3所述的一种神经网络加速器的计算硬件架构，其特征在于，所述内部缓存单元通过数据传输通路分别与张量乘法计算电路、存储器内部接口和存储器外部接口相连包括：
5.根据权利要求3所述的一种神经网络加速器的计算硬件架构，其特征在于，所述内部缓存单元通过数据传输通路分别与张量乘法计算电路、存储器内部接口和...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈沛毓，焉逢运，
申请(专利权)人：杭州微纳核芯电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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