基于曲率优化的运行时线性近似激活函数实现电路及方法

本发明涉及神经网络硬件实现技术领域，提供一种基于曲率优化的运行时非均匀分段线性近似激活函数实现电路及方法，利用曲率半径推导线性近似的误差上界，据此通过贪心迭代筛选算法自动选取非均匀断点，并结合最小二乘法与BFGS全局优化算法求解各分段的斜率与截距。通过搭建由参数存储器、并行比较器阵列、温度计码编码器和乘加单元构成的运行时线性近似激活函数实现电路进行硬件实现。在电路运行时将目标激活函数的分段阈值、斜率与截距参数写入参数存储器，可实现在推理数据流不中断的情况下动态更新激活函数。实现了将函数数学表达与硬件拓扑解耦，构建了曲率驱动的自动化参数生成流程，形成了可动态配置的硬件架构。