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针对长短时记忆神经网络(Long Short-Term Memory, LSTM)模型计算开销大、冗余计算较多的问题,本文提出一种利用输入数据稀疏性的LSTM加速器设计方案.本方案基于Delta网络算法,对输入序列的稀疏性进行构建,在避免数据不规则加载的前提下,对冗余矩阵向量乘法运算进行过滤;针对矩阵向量乘法计算模式进行建模,寻找最高效的并行阵列计算架构设计.在MNIST标准数据集上的实验表明,当Delta网络算法的过滤门限不超过0.5时,LSTM神经网络算法检测准确率不变,计算性能提高了21.53倍.