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本发明提供一种卷积池化融合的深度学习加速方法及装置，属于集成电路及其AI芯片技术领域。该卷积池化融合的深度学习加速方法及装置包括如下步骤：S1：读取输入的特征图数据，并对特征图数据进行处理形成融合数据流；S2：对融合数据流依次进行卷积和池化运算得到池化运算结果；S3：对卷积运算结果进行激活函数运算得到激活运算结果；S4：存储激活运算结果。本发明中对融合数据流依次进行卷积和池化运算，在卷积运算后不需要先存储卷积运算的结果再进行池化运算，不需要占用较大的存储资源，在提高卷积神经网路的数据调度效率、降
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114912592 A
(43)申请公布日 2022.08.16
(21)申请号 202210450806.5
(22)申请日 2022.04.27
(71)申请人 金华航大北斗应用技术有限公司
地址
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