一种卷积神经网络-图卷积神经网络可重构硬件加速架构

摘要

本发明属于神经网络深度学习领域，具体涉及一种卷积神经网络‑图卷积神经网络可重构硬件加速架构。本发明利用可配置寄存器对卷积神经网络‑图卷积神经网络两种神经网络的运算进行配置重构；针对卷积神经网络数据使用重排图像块为矩阵列方法，将三维卷积转换为二维矩阵运算，使得不同的神经网络运算可以复用处理元件阵列单元，以及数据静态存储控制单元、权重静态存储控制单元，达到资源复用。本发明实现了两种神经网络在同一硬件架构进行加速，大大节约了硬件开销，通过一个架构可以跑多种算法，这将节省资源，大大提高通用性，极大程度上促进整个产业的发展。