一种基于串行乘法器的列暂存数据流阵列

本发明具体涉及一种基于位串行乘法器的列暂存数据阵列，充分复用了从内存中读取的权重值，一定程度上减少了对外部存储器的访问，属于神经网络的硬件加速技术领域。在人工智能芯片领域中，卷积运算占据整个卷积神经网络模型的计算量的百分之九十以上，本发明为了减缓空域计算结构中的速度失配问题和功耗问题。通过设计一种基于位串行乘法器的列暂存数据阵列，对卷积操作进行优化，有效地降低硬件加速结构的功耗和平衡速度，从而提升系统的总体性能。