一种快速傅里叶变换与神经网络推理协同的计算加速方法
申请号:CN202511483356
申请日期:2025-10-17
公开号:CN120950266A
公开日期:2025-11-14
类型:发明专利
摘要
本发明属于边缘计算加速领域,涉及一种快速傅里叶变换与神经网络推理协同的计算加速方法,在算子部署层面,部署基于蝶形计算合并与张量映射策略的混合了DFT离散傅里叶变换与FFT快速傅里叶变换的计算方法;在接口集成层面,对张量加速器控制路径中寄存器访问通路的总线接口进行轻量化重构,使之适配边缘计算平台;在运算层面,在张量计算单元中引入自定义指令,赋能加速器独立完成FFT信号处理与NN智能识别的全流程任务。本发明在硬件上扩展了运算指令集,避免了大量中间数据返回处理器造成的延迟开销,从而保障FFT与神经网络任务在统一硬件上高效执行,满足强实时性、高精度和低功耗的多重要求。
技术关键词
自定义指令
神经网络推理
转置指令
加速器
计算方法
神经网络结构
蝶形单元
信号处理
状态机
数据
接口
重构
逻辑
协议
低功耗
策略
因子
阶段
平台