[發明專利]一種計算電路以及數據運算方法

有效

• 申請號: 201910852785.8
• 申請日: 2019-08-26
• 公開（公告）號: CN110597756B
• 公開（公告）日: 2023-07-25
• 發明（設計）人: 白冰;趙斌;楊釗
• 申請（專利權）人: 光子算數（北京）科技有限責任公司
• 主分類號: G06F15/78
• 分類號: G06F15/78;G06F13/28;G06N3/063
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 王洋

本發明提供了一種計算電路以及數據運算方法，該計算電路包括：緩沖單元以及非線性運算單元。其中，緩沖單元與外接光子神經網絡芯片的輸入端相連，用于將待計算的數據發送至光子神經網絡芯片，以使光子神經網絡芯片對待計算的數據進行線性運算。非線性運算單元與光子神經網絡芯片的輸出端相連，用于接收經光子神經網絡芯片進行線性運算的中間數據，并對中間數據進行非線性運算，生成目標數據。可見，本方案提供的計算電路，通過與其相連的光子神經網絡芯片對待計算的數據進行線性運算，然后利用計算電路對中間數據進行非線性運算，由于光子神經網絡芯片的線性運算能力較強，因此，本方案能夠提高大數據的計算能力，且降低計算電路的面積以及成本。

技術領域

本發明涉及數據計算技術領域，具體涉及一種計算電路以及數據運算方法。

背景技術

隨著大數據的快速發展，電子芯片在性能提升和功耗降低等方面均遇到了瓶頸。例如，無論是傳統的中央處理器CPU還是后續開發的圖形處理器GPU，均將受到摩爾定律失效，使得電子芯片無法支持更大規模的大數據計算。

因此，如何提供一種計算電路，能夠提高大數據的計算能力的同時降低面積和成本，是本領域技術人員亟待解決的一大技術難題。

發明內容

有鑒于此，本發明實施例提供了一種計算電路以及數據運算方法，能夠提高大數據的計算能力的同時降低面積和成本。

為實現上述目的，本發明實施例提供如下技術方案：

一種計算電路，包括：緩沖單元以及非線性運算單元；

所述緩沖單元與外接光子神經網絡芯片的輸入端相連，用于將待計算的數據發送至所述光子神經網絡芯片，以使所述光子神經網絡芯片對所述待計算的數據進行線性運算；

所述非線性運算單元與所述光子神經網絡芯片的輸出端相連，用于接收經所述光子神經網絡芯片進行線性運算的中間數據，并對所述中間數據進行非線性運算，生成目標數據。

可選的，還包括：數據劃分單元，

所述數據劃分單元用于將所述待計算的數據劃分成待處理數據圖像信息以及待處理內核信息。

可選的，所述緩沖單元包括第一緩沖單元以及第二緩沖單元，

所述第一緩沖單元與所述數據劃分單元相連，用于存儲所述待處理內核信息，并將所述待處理內核信息發送至所述光子神經網絡芯片；

所述第二緩沖單元與所述數據劃分單元相連，用于存儲所述待處理數據圖像信息，并將所述待處理數據圖像信息發送至所述光子神經網絡芯片。

可選的，還包括第一數模轉換器，

所述第一緩沖單元通過所述計算電路上的輸入輸出設備接口將所述待處理內核信息發送至所述第一數模轉換器，所述第一數模轉換器的輸出端與所述光子神經網絡芯片的一個所述輸入端相連。

可選的，還包括第二數模轉換器，

所述第二緩沖單元通過所述計算電路上的串行接口將所述待處理數據圖像信息發送至所述第二數模轉換器，所述第二數模轉換器的輸出端與所述光子神經網絡芯片的另一個所述輸入端相連。

可選的，還包括模數轉換器，

所述光子神經網絡芯片將所述中間數據發送至所述模數轉換器，所述模數轉換器通過所述計算電路上的串行接口將所述中間數據發送至所述非線性運算單元。

可選的，還包括內存控制器，

所述內存控制器與所述數據劃分單元以及所述緩沖單元相連，用于將所述待處理內存信息進行數據壓縮。

可選的，所述待計算的數據基于PCIE總線協議或AXI總線協議傳輸至所述數據劃分單元。