[發明專利]運算方法、裝置及相關產品在審
| 申請號: | 201910402787.7 | 申請日: | 2019-05-15 |
| 公開(公告)號: | CN111045729A | 公開(公告)日: | 2020-04-21 |
| 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: | G06F9/30 | 分類號: | G06F9/30;G06F9/38 |
| 代理公司: | 北京林達劉知識產權代理事務所(普通合伙) 11277 | 代理人: | 劉新宇 |
| 地址: | 201306 上海*** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 運算 方法 裝置 相關 產品 | ||
1.一種激活指令處理裝置,其特征在于,所述裝置包括:
控制模塊,用于對獲取到的激活指令進行解析,得到所述激活指令的操作碼和操作域,并根據所述操作碼和所述操作域獲取執行所述激活指令所需的待運算數據和目標地址;
運算模塊,用于對所述待運算數據進行激活運算,得到運算結果,并將所述運算結果存入所述目標地址中,
其中,所述操作碼用于指示所述激活指令對數據所進行的運算為激活運算,所述操作域包括待運算數據地址和所述目標地址。
2.根據權利要求1所述的裝置,其特征在于,
所述控制模塊,還用于根據所述操作碼和/或所述操作域獲取激活參數表;
所述運算模塊,還用于根據所述激活參數表對所述待運算數據進行激活運算,得到運算結果,
其中,所述激活參數表包括激活表和常數表。
3.根據權利要求1所述的裝置,其特征在于,所述運算模塊,包括:
多個激活運算器,用于對所述待運算數據進行激活運算。
4.根據權利要求3所述的裝置,其特征在于,所述運算模塊包括主運算子模塊和多個從運算子模塊,所述主運算子模塊包括所述多個激活運算器,
所述主運算子模塊,用于利用所述多個激活運算器對所述待運算數據進行激活運算,得到運算結果,并將所述運算結果存入所述目標地址中。
5.一種機器學習運算裝置,其特征在于,所述裝置包括:
一個或多個如權利要求1-4任一項所述的激活指令處理裝置,用于從其他處理裝置中獲取待運算數據和控制信息,并執行指定的機器學習運算,將執行結果通過I/O接口傳遞給其他處理裝置;
當所述機器學習運算裝置包含多個所述激活指令處理裝置時,所述多個所述激活指令處理裝置間可以通過特定的結構進行連接并傳輸數據;
其中,多個所述激活指令處理裝置通過快速外部設備互連總線PCIE總線進行互聯并傳輸數據,以支持更大規模的機器學習的運算;多個所述激活指令處理裝置共享同一控制系統或擁有各自的控制系統;多個所述激活指令處理裝置共享內存或者擁有各自的內存;多個所述激活指令處理裝置的互聯方式是任意互聯拓撲。
6.一種組合處理裝置,其特征在于,所述組合處理裝置包括:
如權利要求5所述的機器學習運算裝置、通用互聯接口和其他處理裝置;
所述機器學習運算裝置與所述其他處理裝置進行交互,共同完成用戶指定的計算操作,
其中,所述組合處理裝置還包括:存儲裝置,該存儲裝置分別與所述機器學習運算裝置和所述其他處理裝置連接,用于保存所述機器學習運算裝置和所述其他處理裝置的數據。
7.一種機器學習芯片,其特征在于,所述機器學習芯片包括:
如權利要求5所述的機器學習運算裝置或如權利要求6所述的組合處理裝置。
8.一種電子設備,其特征在于,所述電子設備包括:
如權利要求7所述的機器學習芯片。
9.一種板卡,其特征在于,所述板卡包括:存儲器件、接口裝置和控制器件以及如權利要求7所述的機器學習芯片;
其中,所述機器學習芯片與所述存儲器件、所述控制器件以及所述接口裝置分別連接;
所述存儲器件,用于存儲數據;
所述接口裝置,用于實現所述機器學習芯片與外部設備之間的數據傳輸;
所述控制器件,用于對所述機器學習芯片的狀態進行監控。
10.一種激活指令處理方法,其特征在于,所述方法應用于激活指令處理裝置,所述方法包括:
利用控制模塊對獲取到的激活指令進行解析,得到所述激活指令的操作碼和操作域,并根據所述操作碼和所述操作域獲取執行所述激活指令所需的待運算數據和目標地址;
利用運算模塊對所述待運算數據進行激活運算,得到運算結果,并將所述運算結果存入所述目標地址中,
其中,所述操作碼用于指示所述激活指令對數據所進行的運算為激活運算,所述操作域包括待運算數據地址和所述目標地址。
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