一种针对卷积神经元网络进行推理加速的硬件架构及其工作方法

摘要

本发明涉及一种针对卷积神经元网络进行推理加速的硬件架构及其工作方法，包括预处理单元、硬件加速单元、存储单元；预处理单元用于对原始输入的原始图像帧进行预处理；硬件加速单元用于读入待卷积的预处理后的原始图像帧、卷积核系数、偏移量参数，进行卷积，卷积结束后执行全连接层计算，全连接层计算结束后，输出计算特征判断结果；存储单元用于存储原始输入的原始图像帧、卷积核系数、偏移量参数，以及每一次卷积的输出数据、全连接层的输出数据。本发明解决了传统处理器速度慢、延时大、无法实现实时推理等问题，为针对CNN卷积神经元网络进行推理计算的处理器的设计提供新的解决方案。