【摘 要】
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在卷积神经网络硬件加速器(Convolutional Neural Networks Accelerator,CNNA)中,需要大量的数据访问和中间数据缓存,系统架构中负责数据传输的DMA控制器(Direct Memory Acce
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在卷积神经网络硬件加速器(Convolutional Neural Networks Accelerator,CNNA)中,需要大量的数据访问和中间数据缓存,系统架构中负责数据传输的DMA控制器(Direct Memory Access Controller,DMAC),性能高低将直接影响整个加速器的算力。针对传统DMAC传输三维图像特征(feature)和权重(weight)时,需多次加载数据到内存的问题,本文创新性的提出了一种专用于CNNA的3D(Width,Height,Channel)DMAC的设
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