一种面向访存优化的稀疏卷积神经网络加速器

摘要

一种面向访存优化的稀疏卷积神经网络加速器，包括：稀疏激活值处理模块SSG，用于去除零值激活数据，筛选出有效的非零激活值；缓存模块CBUF，用于存储输入神经元数据和实现重复激活数据复用；缓存模块PB，用于存储并行读取的权值数据；运算模块CMAC，用于完成卷积操作的乘加运算；在读数据阶段，读入当前卷积操作所需的神经元数据至缓存模块中，读入权值数据至缓存模块PB中；在筛选和复用阶段，所述稀疏激活值处理模块将缓存模块中的非零激活数据筛选出，同时检查是否有复用的激活数据；在运算阶段，将筛选出的非零激活数据传输至运算模块进行卷积计算。本发明具有原理简单、容易实现、对计算和访存的效率提升明显等优点。