Las redes neuronales profundas (DNNs) son ampliamente utilizadas en muchas aplicaciones de inteligencia artificial; se han propuesto muchos aceleradores especializados de inferencia DNN. Sin embargo, los aceleradores DNN existentes dependen en gran medida de ciertos tipos de operaciones DNN (como Conv, FC y ReLU, etc.), que son menos utilizadas o probablemente quedarán obsoletas en el futuro, planteando desafíos de flexibilidad y compatibilidad con el trabajo existente. Este documento diseña un acelerador DNN flexible desde una perspectiva más genérica en lugar de acelerar ciertos tipos de operaciones DNN. Nuestra propuesta explota la propiedad de ancho de las DNNs y logra una mejora significativa en el rendimiento del sistema y la eficiencia energética sobre las arquitecturas de múltiples ramas. es un marco único en su tipo para DNNs de múltiples ramas.