摘要
本发明提出了一种基于POSIT格式的存算一体处理器及处理方法,本发明通过利用改进的POSIT数据格式能够大幅度降低网络训练时的计算复杂度,同时由于其保留动态位宽特点,提高了数值表示的范围,保证了神经网络训练的精度,解决了现有技术中低精度训练多支持浮点或者整型数据格式,没有支持POSIT数据类型。并且需要大量优化手段保证精度,导致技术方案复杂,数据格式缺乏灵活性,无法有效表示网络参数的技术问题。
技术关键词
神经网络参数
指数
动态
基准
数据格式
神经网络训练
编码
阵列
数据存储
存储模块
重构单元
处理器
分块
数值
存储单元
加法器
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