一种CNN卷积层运算方法及CNN卷积层运算加速器

摘要

本发明提供一种CNN卷积层运算方法及CNN卷积层运算加速器，均能够：读入用于对待处理特征图像进行CNN卷积层运算的卷积核，并将读入的卷积核转化为权重矩阵H(hpq)；按照预先设定的图像大小阈值，读取待处理特征图像上的一个分块图像，并依据所述的权重矩阵H(hpq)计算当前所读入的分块图像对应的CNN卷积层局部运算结果；判断整幅待处理特征图像是否读取完成：若是，则按照各所述分块图像之间的相对位置关系排布所得到的各CNN卷积层局部运算结果，并拼接得到整幅待处理特征图像对应的CNN卷积层运算结果；若否则继续读入下一个分块图像。本发明用于降低CNN卷积运算的复杂度、降低存储带宽压力以及降低完成CNN卷积层运算的成本。