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模拟MAC感知DNN改进 

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申请/专利权人:微软技术许可有限责任公司

摘要:提供了用于改进硬件加速器例如,神经处理器的性能例如,降低功耗的方法、系统和计算机程序产品,该硬件加速器包括混合或模拟乘法和累加MAC处理元件PE。MACPE阵列的精度的选择性改变可以降低神经处理器的功耗。可以通过动态控制一个或多个MACPE的模拟到数字ADC输出比特的精度来节能。ADC输出比特精度的动态控制可以基于在由神经处理器实现的人工智能AI神经网络NN模型的训练和或后训练例如,量化期间确定的精度信息。精度信息可以包括针对AINN模型的计算图的多个节点中的每个节点的动态精度范围。

主权项:1.一种神经处理单元NPU,被配置为实现人工智能AI神经网络NN模型,所述NPU包括:乘法和累加MAC电路,包括:多个MAC处理元件PE,被配置为:对输入和权重执行乘法操作以生成中间项值,以及将所述中间项值累加为模拟输出;模数转换器ADC,被配置为将所述模拟输出转换为数字输出;以及节能控制器,被配置为选择性改变所述数字输出的精度,从而降低所述MAC电路的功耗。

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