[發明專利]集成電路芯片裝置及相關產品有效
| 申請號: | 201810164841.4 | 申請日: | 2018-02-27 |
| 公開(公告)號: | CN110197273B | 公開(公告)日: | 2020-08-25 |
| 發明(設計)人: | 不公告發明人 | 申請(專利權)人: | 上海寒武紀信息科技有限公司 |
| 主分類號: | G06N3/063 | 分類號: | G06N3/063 |
| 代理公司: | 廣州三環專利商標代理有限公司 44202 | 代理人: | 郝傳鑫;熊永強 |
| 地址: | 200120 上海市浦*** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 集成電路 芯片 裝置 相關 產品 | ||
本披露提供一種集成電路芯片裝置及相關產品,所述集成電路芯片裝置包括:所述集成電路芯片裝置用于執行神經網絡正向運算,所述神經網絡包含n層;所述集成電路芯片裝置包括:主處理電路以及多個基礎處理電路;所述主處理電路包括第一映射電路,所述多個基礎處理電路中至少一個電路包括第二映射電路,所述第一映射電路以及所述第二映射電路均用于執行神經網絡運算中的各個數據的壓縮處理。本披露提供的技術方案具有計算量小,功耗低的優點。
技術領域
本披露涉及神經網絡領域,尤其涉及一種集成電路芯片裝置及相關產品。
背景技術
人工神經網絡(Artificial Neural Network,即ANN),是20世紀80年代以來人工智能領域 興起的研究熱點。它從信息處理角度對人腦神經元網絡進行抽象,建立某種簡單模型,按不同的 連接方式組成不同的網絡。在工程與學術界也常直接簡稱為神經網絡或類神經網絡。神經網絡是 一種運算模型,由大量的節點(或稱神經元)之間相互聯接構成。現有的神經網絡的運算基于CPU (Central Processing Unit,中央處理器)或GPU(英文:Graphics Processing Unit,圖形處理器) 來實現神經網絡的運算,此種運算的計算量大,功耗高。
發明內容
本披露實施例提供了一種集成電路芯片裝置及相關產品,可提升計算裝置的處理速度,提高 效率。
第一方面,提供一種集成電路芯片裝置,所述集成電路芯片裝置用于執行神經網絡正向運算, 所述神經網絡包含n層;所述集成電路芯片裝置包括:主處理電路以及多個基礎處理電路;所述 主處理電路包括第一映射電路,所述多個基礎處理電路中至少一個電路(即全部或部分基礎處理 電路)包括第二映射電路,所述第一映射電路以及所述第二映射電路均用于執行神經網絡運算中 的各個數據的壓縮處理;
所述主處理電路,用于接收正向運算指令,解析所述正向運算指令得到所述正向運算指令在 所述神經網絡正向運算中的第i層所包含的第一運算指令以及所述第一運算指令所需的輸入數據 塊以及權值數據塊,所述i的取值范圍為大于等于1,且小于等于n的整數,如所述i大于等于2, 所述輸入數據塊為第i-1層的輸出數據塊;
所述主處理電路,用于依據所述第一運算指令將所述輸入數據塊劃分成廣播數據塊,將所述 卷積核數據塊劃分成分發數據塊;依據所述第一正向指令的運算控制確定啟動第一映射電路對第 一數據塊進行處理,得到處理后的第一數據塊;所述第一數據塊包括所述分發數據塊和/或所述廣 播數據塊;依據所述卷積指令將處理后的第一數據塊發送至與所述主處理電路相連的基礎處理電 路中的至少一個基礎處理電路;
所述多個基礎處理電路,用于依據所述第一運算指令的運算控制確定是否啟動第二映射電路 對第二數據塊進行處理,依據處理后的第二數據塊以并行方式執行神經網絡中的運算得到運算結 果,并將該運算結果通過與所述主處理電路連接的基礎處理電路傳輸給所述主處理電路;所述第 二數據塊為所述基礎處理電路確定的接收所述主處理電路發送的數據塊,所述第二數據塊與所述 處理后的第一數據塊關聯;
所述主處理電路,用于將所述運算結果進行處理得到所述第一運算指令的指令結果,完成所 述第i層包含的所述第一運算指令的運算。
第二方面,提供一種神經網絡運算裝置,所述神經網絡運算裝置包括一個或多個第一方面提 供的集成電路芯片裝置。
第三方面,提供一種組合處理裝置,所述組合處理裝置包括:第二方面提供的神經網絡運算 裝置、通用互聯接口和通用處理裝置;
所述神經網絡運算裝置通過所述通用互聯接口與所述通用處理裝置連接。
第四方面,提供一種芯片,所述芯片集成第一方面的裝置、第二方面的裝置或第三方面的裝 置。
第五方面,提供一種電子設備,所述電子設備包括第四方面的芯片。
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