[發明專利]數據解碼裝置、加速器、以及片上系統有效
| 申請號: | 201911188894.0 | 申請日: | 2019-11-28 |
| 公開(公告)號: | CN112866181B | 公開(公告)日: | 2023-05-26 |
| 發明(設計)人: | 譚旭;高洋 | 申請(專利權)人: | 上海商湯智能科技有限公司 |
| 主分類號: | H04L69/04 | 分類號: | H04L69/04 |
| 代理公司: | 北京中知恒瑞知識產權代理事務所(普通合伙) 11889 | 代理人: | 王文紅 |
| 地址: | 200233 上海市徐*** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 數據 解碼 裝置 加速器 以及 系統 | ||
本公開提供了一種數據解碼裝置、加速器、以及片上系統,其中,數據解碼裝置用于對編碼數據進行解碼處理,該數據解碼裝置包括:譯碼器、以及與所述譯碼器連接的多個選擇器,其中,所述譯碼器,用于獲取多個目標索引數據,生成與所述多個目標索引數據中每個目標索引數據對應的數據選擇控制信息,并將與每個目標索引數據對應的數據選擇控制信息傳輸至與所述每個目標索引數據對應的選擇器;所述選擇器,用于基于所述譯碼器傳輸的所述每個目標索引數據對應的數據選擇控制信息,得到所述每個目標索引數據對應的解碼結果。該裝置能夠提升對編碼數據進行解碼的效率。
技術領域
本公開涉及數據處理技術領域,具體而言,涉及一種數據解碼裝置、加速器、以及片上系統。
背景技術
在深度學習領域中,通常采用加速器來實現神經網絡模型的訓練任務、或者數據處理任務的加速執行。例如多個加速器分別與總控中央處理器(Central?ProcessingUnit,CPU)連接,總控CPU能夠將不同的計算任務分配到不同的加速器;任一加速器在接收到總控中央處理器分配的計算任務后,基于計算任務對存儲器中存儲的數據進行讀取操作,并基于讀取的數據執行相應計算任務,并在執行完相應計算任務后,將執行計算任務生成的結果再寫入到存儲器中。而隨著分擔的計算任務的增加,加速器需要頻繁對存儲器中的數據進行存取,而加速器與存儲器之間的傳輸帶寬有限,導致加速器與存儲器的數據傳輸逐漸成為制約提升神經網絡計算速度與能效的重要問題。
為了節省加速器與存儲器之間的傳輸帶寬,通常需要對數據進行壓縮,生成編碼數據之后傳輸;在對編碼數據進行解碼時,解碼效率較低,影響加速器的計算任務處理效率。
發明內容
本公開實施例至少提供一種數據解碼裝置、加速器、以及片上系統。
第一方面,本公開實施例提供了一種數據解碼裝置,用于對編碼數據進行解碼處理,所述裝置包括:譯碼器、以及與所述譯碼器連接的多個選擇器,其中,所述譯碼器,用于獲取多個目標索引數據,生成與所述多個目標索引數據中每個目標索引數據對應的數據選擇控制信息,并將與每個目標索引數據對應的數據選擇控制信息傳輸至與所述每個目標索引數據對應的選擇器;所述選擇器,用于基于所述譯碼器傳輸的所述每個目標索引數據對應的數據選擇控制信息,得到所述每個目標索引數據對應的解碼結果。
這樣,能夠通過硬件方式對編碼數據進行解碼,不需要消耗加速器的計算資源,且在解碼的時候,每一個時鐘周期均能夠解壓出多個數據,提升解碼的效率,提升加速器執行計算任務的效率。
一種可選實施方式中,所述編碼數據是通過對待處理圖像或所述待處理圖像的特征圖進行編碼處理得到的。
一種可選實施方式中,還包括:輸出部件,用于輸出所述多個目標索引數據中每個目標索引數據對應的解碼結果。
一種可選實施方式中,所述選擇器,在基于所述譯碼器傳輸的所述每個目標索引數據對應的數據選擇控制信息,得到所述每個目標索引數據對應的解碼結果時,用于:在所述數據選擇控制信息為第一控制信息的情況下,將預設數據作為所述解碼結果;和/或,在所述數據選擇控制信息為第二控制信息的情況下,從所述編碼數據包括的數值序列中獲取目標數值作為所述解碼結果。
這樣,通過第一控制信息和第二控制信息,控制解碼結果的輸出,能夠準確得到解碼數據。
一種可選實施方式中,所述第二控制信息包括數據偏移指示信息,所述選擇器,在從所述編碼數據包括的數值序列中獲取目標數值作為所述解碼結果的情況下,用于:基于所述第二控制信息中的數據偏移指示信息,確定所述目標數值在多個備選數值中的位置,并基于所述位置從所述多個備選數值中獲取所述目標數值作為所述解碼結果;其中,所述多個備選數值,為所述數值序列中連續的多個非零原始數據值。
這樣,通過數據偏移指示信息,能夠從數據序列中準確確定目標數值,以得到準確的解碼結果。
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