一种卷积神经网络加速器及加速方法

本申请提供一种卷积神经网络加速器及加速方法，所述卷积神经网络加速器包括：主缓冲器，所述主缓冲器被配置为：获取特征图并存储；内核模块，所述内核模块与所述主缓冲器通信连接，被配置为：将所述特征图按照预设维度进行划分，利用全局平均池化层算法，计算所述特征图的全局平均池化输出结果，得到中间特征图；若所述中间特征图的维度未达到目标维度，则重新执行得到中间特征图的步骤；直至所述中间特征图的维度达到目标维度，得到目标特征图；基于所述目标特征图，计算目标输出并存储至所述主缓冲器，以解决目前全局平均池化层通常只支持有限的输入维度，导致全局平均池化层无法满足不同维度的输入特征图需求的问题。