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文档简介
一种基于异构平台的卷积神经网络运算方法本发明公开了一种基于异构平台的卷积神经网络运算方法，采用CPU端和FPGA端组成异构FPGA端设计运算阵列计算矩阵相乘，CPU端初始化FPGA端并重排数据，CPU端读取FPGA端的运算结果，将卷积神经网络运算转变为矩阵乘法运2所述划分卷积神经网络的卷积层和全连接层，包括：将卷积神经网络划分为卷积层神经元数R；所述FPGA端设计运算阵列计算矩阵相乘，包括：运算阵列采用矩阵乘法核函数GEMM-所述运算阵列采用矩阵乘法核函数GEMM-Kernel，包括：FPGA端设计G1×G2个独立的所述CPU端初始化FPGA端并重排初始图像和中间结果的数据，包括：C3.根据权利要求1所述的基于异构平台的卷积神经网络运算方法，其特征在于，还包4.根据权利要求1所述的基于异构平台的卷积神经网络运算方法，其特征在于，所述34[0012]CPU端根据当前卷积神经网络的尺寸参数和FPGA端运算阵列的设计参数，配置设置目标卷积神经网络的参数，包含每个卷积层的尺寸Paraconv1～X和每个全连接层的尺寸[0021]卷积层根据Paraconv1～X得到单个卷积神经元同时乘权需要完成的乘加元素个数为Q×R，即本次全连接层操作需完成[Q,R]维度5[0024]CPU通过满足OpenCL规范的Kernel参数设置模块，将当前需要完成的矩阵乘法的67
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