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[發明專利]一種數據處理方法、裝置、電子設備和計算機可讀介質在審

專利信息
申請號: 201810368872.1 申請日: 2018-04-23
公開(公告)號: CN108549933A 公開(公告)日: 2018-09-18
發明(設計)人: 周舒暢;胡晨 申請(專利權)人: 北京曠視科技有限公司
主分類號: G06N3/063 分類號: G06N3/063;G06F7/485
代理公司: 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙) 11371 代理人: 王術蘭
地址: 100000 北京*** 國省代碼: 北京;11
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摘要:
搜索關鍵詞: 計算數據 計算機可讀介質 加法計算結果 電子設備 加法計算 數據處理 加法器 正整數 位寬 硬件邏輯資源 目標計算 有效減少 低位 丟棄 消耗 輸出
【說明書】:

發明提供了一種數據處理方法、裝置、電子設備和計算機可讀介質,該方法包括:獲取待計算數據,其中,待計算數據的數量為多個,每個待計算計算數據的位寬小于或者等于N,N為大于零的正整數;通過第一加法器對待計算數據進行加法計算和低位丟棄操作,以將加法計算結果中的高M位結果輸出為目標計算結果,其中,加法計算結果的位寬大于M,第一加法器的位寬為N,且M為小于等于N的正整數。本發明有效減少了在通過硬件進行加法計算時硬件邏輯資源的消耗。

技術領域

本發明涉及數據處理的技術領域,尤其是涉及一種數據處理方法、裝置、電子設備和計算機可讀介質。

背景技術

隨著人工智能技術的快速發展,數據處理技術在圖像、語音以及文字等具有海量數據的領域已經有了廣泛而成功的應用,特別是基于人工智能的數據處理技術在圖像、語音等領域應用的非常廣泛,例如,神經網絡算法。傳統的神經網絡中較為核心的乘加計算,其輸入輸出格式一般是采用雙精度或單精度浮點數。以圖像為例,一般的算法架構如下:首先,根據圖像處理任務將輸入的圖像提取成高維張量的矩陣形式,并作為浮點輸入傳入至神經網絡中;然后通過神經網絡中核心的浮點卷積操作,計算神經網絡中的每一個計算節點,并將浮點計算結果不斷傳遞直至下一層;接下來,根據輸入的標簽信息,得到預測單元和標簽信息的誤差,使用后向傳播,更新網絡的權值參數,不斷重復前向后向操作,直至整個網絡擬合到要求的準確率;在使用網絡模型時,對訓練好的網絡輸入待檢測圖片,前向傳播得到最終的標簽信息。

在通過硬件對上述算法架構進行計算時,往往導致巨大的計算量需求、內存占用需求、以及高帶寬要求等問題,從而對硬件實現大規模神經網絡提出了很高的要求。

發明內容

有鑒于此,本發明的目的在于提供一種數據處理方法、裝置、電子設備和計算機可讀介質,有效減少了通過硬件進行加法運算時硬件邏輯資源的消耗。

第一方面,本發明實施例提供了一種數據處理方法,包括:獲取待計算數據,其中,所述待計算數據的數量為多個,每個待計算計算數據的位寬小于或者等于N,N為大于零的正整數;通過第一加法器對所述待計算數據進行加法計算和低位丟棄操作,以將加法計算結果中的高M位結果輸出為目標計算結果,其中,所述加法計算結果的位寬大于M,所述第一加法器的位寬為N,且M為小于等于N的正整數。

進一步地,所述通過所述第一加法器對所述待計算數據進行加法計算,并將加法計算結果中的高M位結果輸出為目標計算結果包括:如果所述待計算數據的位寬大于或者等于第一預設位寬,則通過所述第一加法器對所述待計算數據進行加法計算,并將加法計算結果中的高M位結果輸出為所述目標計算結果。

進一步地,所述方法還包括:如果所述待計算數據的位寬小于或等于第二預設位寬,則通過第二加法器對所述待計算數據進行加法計算,并將所述加法計算結果輸出。

進一步地,所述獲取待計算數據包括:獲取加法樹中第一計算層的所述待計算數據,其中,所述第一計算層為所述加法樹中的任意一個計算層;所述通過第一加法器對所述待計算數據進行加法計算,并將加法計算結果中的高M位結果輸出包括:通過所述第一加法器對所述第一計算層的待計算數據進行加法計算和低位丟棄,以將所述第一計算層的加法計算結果中的高M位結果輸出為所述第一計算層的目標計算結果。

進一步地,所述方法還包括:在對第二計算層的輸入數據進行加法計算時,調用所述第一加法器;利用所述第一加法器對所述第二計算層的待計算數據進行加法計算和低位丟棄,以將所述第二計算層的加法計算結果中的高M位結果輸出為所述第二計算層的目標計算結果,其中,所述第二計算層為所述加法樹中位于所述第一計算層之后的其他計算層。

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