[發(fā)明專利]數(shù)據(jù)處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201911061027.0
• 申請(qǐng)日: 2019-11-01
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112765538A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-05-07
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 不公告發(fā)明人
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中科寒武紀(jì)科技股份有限公司
• 主分類號(hào): G06F17/15
• 分類號(hào): G06F17/15;G06N3/04;G06N3/063
• 代理公司: 北京林達(dá)劉知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11277
• 代理人: 劉新宇

本公開(kāi)涉及一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。所述計(jì)算機(jī)設(shè)備包括控制模塊，所述控制模塊包括：指令緩存單元、指令處理單元和存儲(chǔ)隊(duì)列單元；所述指令緩存單元，用于存儲(chǔ)所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算關(guān)聯(lián)的計(jì)算指令；所述指令處理單元，用于對(duì)所述計(jì)算指令解析得到多個(gè)運(yùn)算指令；所述存儲(chǔ)隊(duì)列單元，用于存儲(chǔ)指令隊(duì)列，該指令隊(duì)列包括：按該隊(duì)列的前后順序待執(zhí)行的多個(gè)運(yùn)算指令或計(jì)算指令。通過(guò)以上方法，本公開(kāi)可以提高數(shù)據(jù)的復(fù)用率。

技術(shù)領(lǐng)域

本公開(kāi)涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

在人工智能技術(shù)領(lǐng)域，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是最近非常流行的一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在各種領(lǐng)域中都取得了非常好的效果，比如圖像識(shí)別，語(yǔ)音識(shí)別，自然語(yǔ)言處理等。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的發(fā)展，算法的復(fù)雜度也越來(lái)越高，為了提高識(shí)別度，模型的規(guī)模也在逐漸增大。用GPU和CPU處理起這些大規(guī)模的模型，要花費(fèi)大量的計(jì)算時(shí)間，并且耗電量很大。

發(fā)明內(nèi)容

基于此，有必要針對(duì)上述技術(shù)問(wèn)題，提供一種能夠提高了數(shù)據(jù)的復(fù)用率的數(shù)據(jù)處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。

根據(jù)本公開(kāi)的一方面，提供了一種數(shù)據(jù)處理方法，包括：

將第一卷積核按照步長(zhǎng)N進(jìn)行拆分，得到多個(gè)第二卷積核；

將第一輸入數(shù)據(jù)按照步長(zhǎng)N進(jìn)行拆分，得到與多個(gè)所述第一卷積核對(duì)應(yīng)的多個(gè)第二輸入數(shù)據(jù)；

針對(duì)任一所述第二輸入數(shù)據(jù)，將該第二輸入數(shù)據(jù)與對(duì)應(yīng)的所述第二卷積核執(zhí)行winograd卷積操作，得到所述第二輸入數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的卷積結(jié)果；

確定所述多個(gè)第二輸入數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的卷積結(jié)果的和為所述第一卷積核與所述第一輸入數(shù)據(jù)的卷積結(jié)果。

根據(jù)本公開(kāi)的另一方面，提供了一種數(shù)據(jù)處理裝置，包括：

第一拆分模塊，用于將第一卷積核按照步長(zhǎng)N進(jìn)行拆分，得到多個(gè)第二卷積核；

第二拆分模塊，用于將第一輸入數(shù)據(jù)按照步長(zhǎng)N進(jìn)行拆分，得到與多個(gè)所述第一卷積核對(duì)應(yīng)的多個(gè)第二輸入數(shù)據(jù)；

卷積模塊，用于針對(duì)任一所述第二輸入數(shù)據(jù)，將該第二輸入數(shù)據(jù)與對(duì)應(yīng)的所述第二卷積核執(zhí)行winograd卷積操作，得到所述第二輸入數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的卷積結(jié)果；

確定模塊，用于確定所述多個(gè)第二輸入數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的卷積結(jié)果的和為所述第一卷積核與所述第一輸入數(shù)據(jù)的卷積結(jié)果。

根據(jù)本公開(kāi)的另一方面，提供了一種人工智能芯片，所述芯片包括如前述任意一項(xiàng)所述的數(shù)據(jù)處理裝置。

根據(jù)本公開(kāi)的另一方面，提供了一種電子設(shè)備，所述電子設(shè)備包括如前述的人工智能芯片。

根據(jù)本公開(kāi)的另一方面，提供了一種板卡，所述板卡包括：存儲(chǔ)器件、接口裝置和控制器件以及如前述的人工智能芯片；

其中，所述人工智能芯片與所述存儲(chǔ)器件、所述控制器件以及所述接口裝置分別連接；

所述存儲(chǔ)器件，用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)；

所述接口裝置，用于實(shí)現(xiàn)所述人工智能芯片與外部設(shè)備之間的數(shù)據(jù)傳輸；

所述控制器件，用于對(duì)所述人工智能芯片的狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控。

根據(jù)本公開(kāi)的另一方面，提供了一種電子設(shè)備，包括：

處理器；

用于存儲(chǔ)處理器可執(zhí)行指令的存儲(chǔ)器；

其中，所述處理器被配置為調(diào)用所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)的指令，以執(zhí)行前述中任意一項(xiàng)所述的方法。