《表1 不同计算映射的数据复用情况》

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《一种高性能可重构深度卷积神经网络加速器》

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注释:To表示在一个PE内对同一块输入数据计算的输出通道数；Ti表示在一个PE内一次性累加的输入通道数；Pi表示在计算阵列上并行的输入通道数；Po表示在计算阵列上并行的输出通道数。

由表1可知，数据传输减少百分比由计算阵列上能够并行的输入通道数（Pi）、输出通道数（Po）、一个处理单元一次性累加的输入通道数（Ti）及局部存储区能够容纳的卷积核个数（即输出通道数To）决定，因此3种卷积映射方法可直接带来数据传输量的大量减少。表1中对于3×3卷积的Fia为无池化层的情况，由于图像切割处的数据需要重复传输，因而实际Fia略大于表1中的理论值；当有池化层时，由于类脑神经元对中的两个类脑神经元之间数据无法复用，只在总线传输过程中重叠的行数据可以共享，Fia大于表1中的理论计算值。