针对硬件加速的动态卷积计算方法及架构

本发明公开了一种针对硬件加速的动态卷积计算方法及架构，涉及神经网络硬件加速的技术领域，解决了目前计算方法及架构亟需一种能够灵活调整卷积核、步幅和填充参数的硬件架构的技术问题。该方法包括根据输入数据动态调整卷积计算任务中的卷积计算参数；根据硬件资源的可用性和卷积计算任务中每个卷积操作的计算量，将卷积计算任务分解为多个子任务；根据优先级调度策略将多个子任务分配给不同的计算单元；实时监控各个计算单元的负载情况，对每个计算单元进行负载均衡；通过多个计算单元并行执行各个进行负载均衡后的子任务，得到卷积计算任务的计算结果。本发明能够灵活调整卷积计算参数，提升NPU的计算效率和资源利用率。