摘要：针对于卷积神经网络庞大的数据量和计算量在嵌入式设备上的部署问题，本文采用数据量化的方式将浮点数转化为定点数执行卷积运算，并设计了卷积协处理器，最后，在一款搭载了协处理器的RISC-V处理器上验证了其性能指标。实验结果表明，相较于传统的处理器，该处理器执行同一程序需要的指令条数为原先的12.9%。相较于Cortex M4使用浮点数据做卷积运算，该硬件加速单元性能提升了90%以上。