[發明專利]一種反池化運算方法和電路

有效

• 申請號: 201910690114.6
• 申請日: 2019-07-29
• 公開（公告）號: CN110489819B
• 公開（公告）日: 2022-11-18
• 發明（設計）人: 廖裕民;盧捷
• 申請（專利權）人: 瑞芯微電子股份有限公司
• 主分類號: G06F30/30
• 分類號: G06F30/30;G06N3/04
• 代理公司: 福州市景弘專利代理事務所(普通合伙) 35219
• 代理人: 郭鵬飛;徐劍兵

本發明提供了一種反池化運算方法和電路，所述方法包括以下步驟：取數控制單元從數據緩存單元中獲取至少一個有效值以及有效值對應的坐標值，并將獲取的有效值存儲于有效值緩存單元，將有效值對應的坐標值存儲于坐標值緩存單元中；池化還原單元根據獲取的各有效值和各有效值對應的坐標位置還原出池化塊；有效點判斷單元根據池化窗的大小和步進值判斷當前池化窗內包含的各數值是否為有效點，若是則還原寫控制單元將有效點數值寫入還原緩存單元；還原讀控制單元讀取還原緩存單元中的有效點，并通過總線回寫單元將讀取的有效值回寫至數據緩存單元中。本發明的反池化運算電路邏輯清晰，易于控制，可以高效實現反池化運算操作。

技術領域

本發明涉及芯片電路設計領域，特別涉及一種反池化運算方法和電路。

背景技術

隨著人工智能深度學習神經網絡的快速發展，人們對人工智能應用的需求越來越強烈。由于深度學習神經網絡自身的特性對硬件資源的要求較高，在運行時將產生巨大的功耗，導致電子設備續航能力差、功耗大等問題。而反池化技術是神經網絡運算過程中最重要的計算之一，目前的神經網絡加速電路往往將反池化運算交給CPU或者GPU等通用計算單元進行，由于其計算量巨大且控制復雜，造成池化運算往往成為整體神經網絡運算的瓶頸。

發明內容

為此，需要提供一種反池化運算的技術方案，用以解決反池化運算計算量大、控制復雜，導致在運行過程中功耗大的問題。

為實現上述目的，發明人提供了一種反池化運算電路，所述電路包括取數控制單元、有效值緩存單元、坐標值緩存單元、池化還原單元、有效點判斷單元、還原寫控制單元、還原緩存單元、還原讀控制單元、總線回寫單元；

所述取數控制單元分別與有效值緩存單元、坐標值緩存單元連接，所述池化還原單元還分別與有效值緩存單元、坐標值緩存單元連接，所述池化還原單元與有效點判斷單元連接，所述有效點判斷單元與還原寫控制單元連接，所述還原寫控制單元與還原緩存單元連接，所述還原緩存單元與還原讀控制單元連接，所述還原讀控制單元與總線回寫單元連接；

所述取數控制單元用于從數據緩存單元中獲取至少一個有效值以及有效值對應的坐標值，并將獲取的有效值存儲于有效值緩存單元，將有效值對應的坐標值存儲于坐標值緩存單元中；

所述池化還原單元用于根據獲取的各有效值和各有效值對應的坐標位置還原出池化塊；所述池化塊包括若干池化窗，每一池化窗根據一有效值及該有效值對應的坐標位置進行還原；

所述有效點判斷單元用于根據池化窗的大小和步進值判斷當前池化窗內包含的各數值是否為有效點，若是則還原寫控制單元將有效點數值寫入還原緩存單元；

所述還原讀控制單元用于讀取還原緩存單元中的有效點，并通過總線回寫單元將讀取的有效值回寫至數據緩存單元中。

進一步地，所述還原緩存單元包括多個緩存器組，每一緩存器組包括多個緩存器，每一緩存器用于存儲一有效點數值；“還原寫控制單元將有效點數值寫入還原緩存單元”包括：

還原寫控制單元以池化窗為單位依次將當前池化窗內的有效點數值寫入對應的緩存器組中。

進一步地，每一緩存器組所包含的緩存器數量為池化窗大小尺寸數值。

進一步地，所述還原讀控制單元根據各個有效點在池化塊上的坐標順序，基于所述池化塊的行或列排序來讀取所述緩存器組中的有效點數值。

進一步地，”池化還原單元用于根據獲取的各有效值和各有效值對應的坐標位置還原出池化塊”包括：

池化還原單元根據一有效值和該有效值對應的坐標位置，將該有效值填充至池化窗中的對應位置，并根據預設池化規則將與該有效值相對應的數值填充至池化窗中除該有效值外的其他位置；執行上述操作，直至所有有效值對應的池化窗都還原完成，得到池化塊。