一种基于动态稀疏剪枝的神经网络加速器

本发明属于数据处理技术领域，具体公开一种基于动态稀疏剪枝的神经网络加速器，通过在神经网络运行过程中实时采集运行速度和加速器的计算速度，并在检测到计算速度低于运行速度时动态调整权重指标和节点范围的计算任务，实现了加速器计算任务的优化分配，能够在计算资源紧张的情况下最大限度地保证运行速度和计算速度的同步，同时不会显著影响对需要剪枝节点的识别，与此同时在基于节点的权重计算初次识别到权重低于阈值时调取相应节点的历史权重计算结果进行冗余趋势分析，由此进行剪枝需求评判，一定程度上降低了误剪发生率，提高剪枝的准确性，还能避免不必要的剪枝和恢复操作，减少计算资源的浪费，提高资源利用率。