一种基于神经网络的稀疏矩阵向量乘加速器

本发明公开一种基于神经网络的稀疏矩阵向量乘加速器，包括存储单元、神经网络预处理模块和SpMV算法模块。存储单元用于存储输入的稀疏矩阵原始数据流、计算的向量矩阵和压缩后的稀疏矩阵数据流；神经网络预处理模块用于稀疏矩阵的压缩格式分类；SpMV算法模块用于压缩后的稀疏矩阵SpMV算法计算。本发明实现了针对各种不规则稀疏矩阵的自适应高效SpMV求解，可以解决当下稀疏矩阵压缩算法通用性差的问题；并且针对大型稀疏矩阵通过神经网络自行转换成合适的稀疏矩阵压缩模式，提升SpMV的运算性能。