[發(fā)明專利]網(wǎng)絡中的多個層的可變精度和混合類型表示在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201810410228.6 | 申請日： | 2018-05-02 |
| 公開（公告）號： | CN108805263A | 公開（公告）日： | 2018-11-13 |
| 發(fā)明（設計）人： | U·薩雷爾;E·科恩;T·施瓦茨;A·阿蒙;Y·沙德米;A·布萊韋斯;G·列伊博維奇;J·德賴弗斯;L·法伊維謝夫斯基;T·巴昂;Y·法伊斯;J·蘇巴格 | 申請（專利權(quán)）人： | 英特爾公司 |
| 主分類號： | G06N3/04 | 分類號： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海專利商標事務所有限公司 31100 | 代理人： | 張欣;黃嵩泉 |
| 地址： | 美國加利*** | 國省代碼： | 美國;US |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 投射 精度水平 存儲指令 混合類型 加載指令 硬件邏輯 嵌入的 可變 加載 顯露 網(wǎng)絡 | ||
1.一種裝置，包括：
多個執(zhí)行單元；以及
至少部分地包括硬件邏輯的邏輯，所述邏輯用于：
顯露出在加載指令或存儲指令中的至少一個中的嵌入的投射操作；
確定所述投射操作的目標精度水平；以及
以所述目標精度水平加載所述投射操作。
2.如權(quán)利要求1所述的裝置，其特征在于：
所述目標精度水平表示最佳精度水平。
3.如權(quán)利要求1所述的裝置，其特征在于：
所述目標精度水平被確定成匹配硬件能力。
4.如權(quán)利要求1所述的裝置，其特征在于：
不同數(shù)據(jù)類型被用于表示多層深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(DNN)的不同層中的各個權(quán)重。
5.如權(quán)利要求4所述的裝置，其特征在于：
高精度浮點數(shù)據(jù)用于神經(jīng)網(wǎng)絡的一個或多個較低層。
6.如權(quán)利要求5所述的裝置，其特征在于：
較低精度浮點數(shù)據(jù)和整數(shù)被用于所述神經(jīng)網(wǎng)絡的一個或多個較高層。
7.一種電子設備，包括：
處理器，所述處理器具有多個執(zhí)行單元；以及
至少部分地包括硬件邏輯的邏輯，所述邏輯用于：
顯露出在加載指令或存儲指令中的至少一個中的嵌入的投射操作；以及
確定所述投射操作的目標精度水平；以及
以所述目標精度水平加載所述投射操作。
8.如權(quán)利要求7所述的電子設備，其特征在于：
所述目標精度水平表示最佳精度水平。
9.如權(quán)利要求7所述的電子設備，其特征在于：
所述目標精度水平被確定成匹配硬件能力。
10.如權(quán)利要求7所述的電子設備，其特征在于：
不同數(shù)據(jù)類型被用于表示多層深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(DNN)的不同層中的各個權(quán)重。
11.如權(quán)利要求10所述的電子設備，其特征在于：
高精度浮點數(shù)據(jù)用于神經(jīng)網(wǎng)絡的一個或多個較低層。
12.如權(quán)利要求11所述的電子設備，其特征在于：
較低精度浮點數(shù)據(jù)和整數(shù)被用于所述神經(jīng)網(wǎng)絡的一個或多個較高層。
該專利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息，商用須獲得專利權(quán)人授權(quán)。該專利全部權(quán)利屬于英特爾公司，未經(jīng)英特爾公司許可，擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購買此專利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作，請聯(lián)系【客服】
本文鏈接：http://www.szxzyx.cn/pat/books/201810410228.6/1.html，轉(zhuǎn)載請聲明來源鉆瓜專利網(wǎng)。
