基于横向脉动阵列的RNN前向传播模型的硬件加速实现方法

摘要

本发明公开了基于横向脉动阵列的RNN前向传播模型的硬件加速实现系统及方法，首先配置网络参数，对数据进行初始化后，基于横向脉动阵列，计算中权重采用分块设计，隐藏层计算的权重矩阵按行进行分块，经过矩阵乘向量和向量求和运算和激活函数运算，计算得到隐藏层神经元，随后根据获得的隐藏层神经元，经过矩阵乘向量、向量求和运算和激活函数运算，产生RNN输出层结果，最终依据时间序列长度配置信息，产生RNN网络所需的输出结果，本方法隐藏层和输出层多维度并行，提高了计算的流水性，同时RNN网络中权重矩阵参数共享的特点，采用分块设计，进一步提高计算的并行度，灵活度高、可扩展性强、存储资源利用率高，加速比高，大大降低了计算。