专利名称：基于预处理的神经网络近似乘法器实现方法及装置
专利国别：中国
专利号：202111176418.4
法律状态：实审
发明人：谢翔， 胡毅， 李国林，王自强，王志华
申请人：清华大学
地址：100084 北京市海淀区100084信箱82分箱清华大学专利办公室
申请日期：2021-10-09
授权日期：
摘要：
本发明提供一种基于预处理的神经网络近似乘法器实现方法及装置，该方法包括：未知操作数输入前，确定已知操作数保留目标位数后截断的第一结果，以及截断对应的第一位移量；未知操作数输入后，确定所述未知操作数保留目标位数后截断的第二结果，以及截断对应的第二位移量；对所述第一结果和所述第二结果进行乘法运算，得到部分积；根据所述第一位移量和所述第二位移量对所述部分积进行位移，得到近似结果。该方法对已知的操作数提前进行预处理并进行储存，避免同时对多个操作数进行处理，从而可以降低乘法器单元在该处理步骤时的能耗，减小乘法器单元的设计面积，进而降低整个神经网络计算时所需要的能耗，同时减少神经网络输出结果的时间。
专利证书：
PDF/Jpg