一种轻量化卷积神经网络的加速器及加速方法

本发明公开了一种轻量化卷积神经网络的加速器及加速方法，本发明利用计算窗口截取模块对神经网络中每个卷积层对应的特征图数据的最后一行进行补零处理，对处理后的特征图数据采用预设方式进行重新排列和拼接截取，消除了计算中的无效窗口，减少了计算窗口截取模块的处理时间，在满足数据复用的同时很好地匹配了特征图窗口数据的获取，大大减少了功耗，在提高了资源利用率的同时，加快了计算速度；通过专用卷积计算模块对神经网络中不同类型的卷积层，选择对应的卷积计算单元进行卷积操作处理时均采用DSP拼接分离操作，使得一次处理能够得到两个对应的计算结果，极大地提高了计算效率。