[發明專利]數據處理裝置和用于卷積計算的計算設備

有效

• 申請號: 201710192750.7
• 申請日: 2017-03-28
• 公開（公告）號: CN108665061B
• 公開（公告）日: 2021-06-15
• 發明（設計）人: 溫世平;曾小芬;薛希俊
• 申請（專利權）人: 華為技術有限公司;華中科技大學
• 主分類號: G06N3/06
• 分類號: G06N3/06;G06N3/04
• 代理公司: 北京龍雙利達知識產權代理有限公司 11329
• 代理人: 張欣;王君

本發明實施例提供了一種數據處理裝置和用于卷積計算的計算設備，該數據處理裝置包括：第一轉換單元，第一轉換單元包括憶阻器，該第一轉換單元用于將接收的第一電壓信號轉換為電流信號，該第一電壓信號小于憶阻器的閾值電壓，該電流信號為第一電壓信號和憶阻器的電導值相乘的結果；復位單元，復位單元與憶阻器相連時，用于控制憶阻器的阻值達到憶阻器阻值的最大值或最小值；阻值調整單元，阻值調整單元與憶阻器相連時，用于在復位單元控制憶阻器的阻值達到憶阻器阻值的最大值或最小值的情況下，調整憶阻器的阻值。本發明實施例通過數據處理裝置，實現了乘法運算的功能，并能夠簡便快捷的改變憶阻器的電導值。

技術領域

本申請涉及數據處理領域，并且更具體地，涉及數據處理裝置和用于卷積計算的計算設備。

背景技術

卷積神經網絡是一種特殊的深層神經網絡模型，這種網絡結構可以有效地降低反饋神經網絡的復雜性，例如，在圖像處理領域，卷積神經網絡避免了對圖像的復雜的前期預處理，可以直接輸入原始圖像，使處理過程更為簡單。

卷積神經網絡主要包括卷積層、池化層和全連接層，其中，卷積層主要用于對輸入矩陣執行卷積操作，該卷積操作主要為將輸入矩陣與另一個矩陣進行卷積計算，得到該輸入矩陣每個元素的特征值，該另一個矩陣為該卷積計算的卷積核，該卷積核也可以稱為權矩陣，權矩陣中的每一個元素為一個權值，現有技術中，進行卷積計算的卷積核一般情況下為固定的卷積核模板，即卷積核中的權值不能根據不同的需要進行改變，進一步導致卷積計算的計算速度較低，且能耗較大，不方便卷積計算的操作。

發明內容

本申請提供一種數據處理裝置和用于卷積計算的計算設備，能夠實現將輸入數據與卷積計算的卷積核的權值進行相乘的功能，而且能夠簡便快捷的實現卷積核的權值改變的功能，提高了卷積計算的效率，降低了功耗。

第一方面，提供了一種數據處理裝置，該數據處理裝置包括第一轉換單元，所述第一轉換單元包括憶阻器，所述第一轉換單元用于將接收的第一電壓信號基于所述憶阻器轉換為電流信號，所述第一電壓信號小于所述憶阻器的閾值電壓，所述電流信號為所述第一電壓信號和所述憶阻器的電導值相乘的結果；復位單元，所述復位單元與所述憶阻器相連，所述復位單元用于控制所述憶阻器的阻值達到所述憶阻器阻值的最大值或最小值；阻值調整單元，所述阻值調整單元與所述憶阻器相連，所述阻值調整單元用于在所述復位單元控制所述憶阻器的阻值達到所述憶阻器阻值的最大值或最小值的情況下，調整所述憶阻器的阻值。

在本發明實施例中，通過上述數據處理裝置，可以實現將第一轉換單元的輸入電壓信號與憶阻器的電導值進行相乘的功能，且能夠方便快捷的改變憶阻器的電導值，相當于可以實現將輸入矩陣中的元素與卷積核中的元素相乘，且可以改變卷積核的權值的功能。

結合第一方面，在第一方面的第一種實現方式中，所述阻值調整單元用于根據接收的第二電壓信號，調整所述憶阻器的阻值，所述第二電壓信號大于或等于所述憶阻器的閾值電壓。

結合第一方面，第一方面的第一種實現方式，在第一方面的第二種實現方式中，所述阻值調整單元為三態門，所述三態門包括控制端、接收端和輸出端；所述控制端用于接收大于或等于三態門的開啟電壓的電壓信號，所述接收端用于接收第二電壓信號，所述第二電壓信號大于或等于所述憶阻器的閾值電壓，所述輸出端用于向所述憶阻器輸入所述第二電壓信號以調整所述憶阻器的阻值。

結合第一方面，第一方面的第一種和第二種實現方式，在第一方面的第三種實現方式中，該阻值調整單元的輸入端的輸入的電壓信號為可編程的脈沖信號。

結合第一方面，第一方面的第一種和第二種實現方式，在第一方面的第四種實現方式中，所述復位單元用于接收負向電壓信號以控制所述憶阻器的阻值達到所述憶阻器阻值的最大值；或所述復位單元用于接收正向電壓信號以控制所述憶阻器的阻值達到所述憶阻器阻值的最小值。