支持乱序稀疏输出的多模型融合神经网络加速器

本发明提供一种支持乱序稀疏输出的多模型融合神经网络加速器，包括数据缓存模块存储权重、输入数据及计算参数，通过动态分配器决定将所存储的数据发往空闲计算单元；每个计算单元执行乘累加操作；每个预测模块根据乘累加操作结果预测是否终止后续时间步的计算；在预测模块作用下各个计算单元的结果输出时间不同；串入‑串出寄存器接收并缓存各个计算单元的乘累加操作结果；后处理模块针对所计算神经网络类型从串入‑串出寄存器中提取各个计算单元的乘累加操作结果，输出模块基于异步握手协议将所述后处理模块的处理结果进行输出，结合多种神经网络模型特点，解耦计算单元并输出稀疏预测，将计算单元等待的时间压缩到最短，达到最大硬件利用率。