[發明專利]一種處理部件、數據處理的方法以及電子設備有效
| 申請號: | 202010035196.3 | 申請日: | 2020-01-13 |
| 公開(公告)號: | CN111242293B | 公開(公告)日: | 2023-07-18 |
| 發明(設計)人: | 于瀟宇;陳德煒 | 申請(專利權)人: | 騰訊科技(深圳)有限公司 |
| 主分類號: | G06N3/063 | 分類號: | G06N3/063 |
| 代理公司: | 深圳市深佳知識產權代理事務所(普通合伙) 44285 | 代理人: | 王仲凱 |
| 地址: | 518057 廣東省深圳*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 處理 部件 數據處理 方法 以及 電子設備 | ||
本申請公開了一種處理部件、數據處理的方法以及電子設備,用于提升處理部件的運行效率。本申請處理部件包括至少一個算術邏輯單元ALU,ALU包括譯碼與參數輸入通道、數據輸入通道、運算組件、第一端口交叉開關矩陣以及第二端口交叉開關矩陣;譯碼與參數輸入通道,用于接收執行參數;數據輸入通道,用于接收第一待處理數據以及第二待處理數據;第一端口交叉開關矩陣,用于將第一待處理數據輸入至運算組件;第二端口交叉開關矩陣,用于將第二待處理數據輸入至運算組件;運算組件,用于根據執行參數對第一待處理數據以及第二待處理數據進行處理,得到目標運算結果。
技術領域
本申請涉及芯片技術領域,尤其涉及一種處理部件、數據處理的方法以及電子設備。
背景技術
伴隨著半導體技術的發展,硬件的計算能力得到了迅速的增強,各種大數據的處理時間逐漸減少。基于此,人工神經網絡技術也得到了進一步發展。而神經網絡通常都非常龐大,這也意味著這些神經網絡需要大量的計算資源和存儲資源,因此,對深度學習處理器的處理效率也有更好地要求。
目前,通常采用基于多路選通的算術邏輯單元(arithmetic?and?logic?unit,ALU)設計,即設計中設置有加法、乘法、移位以及比較等操作,然后將多個運算單元并列,通過輸入和輸出選擇器來實現運算過程。
然而,在ALU中每次只能使一個運算單元完成運算,即一次輸入的數據在一個運算周期內只能執行一次計算,其中,一個運算周期表示數據輸入至ALU直至從ALU中輸出的一個周期。如果需要執行多次運算,則需要在不同的運算周期內通過不同的指令來執行,從而降低了處理部件的運行效率。
發明內容
本申請實施例提供了一種處理部件、數據處理的方法以及電子設備,可以通過超長指令字配置后,實現連續數據輸入下的連續運算,從而提升處理部件的運行效率。
有鑒于此,本申請第一方面提供一種處理部件,處理部件包括至少一個算術邏輯單元ALU,ALU包括譯碼與參數輸入通道、數據輸入通道、運算組件、第一端口交叉開關矩陣以及第二端口交叉開關矩陣;
譯碼與參數輸入通道,用于接收執行參數,其中,執行參數為基于超長指令字的解析后得到的;
數據輸入通道,用于接收第一待處理數據以及第二待處理數據;
第一端口交叉開關矩陣,用于將第一待處理數據輸入至運算組件;
第二端口交叉開關矩陣,用于將第二待處理數據輸入至運算組件;
運算組件,用于根據執行參數對第一待處理數據以及第二待處理數據進行處理,得到目標運算結果。
本申請第二方面提供一種數據處理的方法,方法應用于處理部件,處理部件包括至少一個算術邏輯單元ALU,ALU包括譯碼與參數輸入通道、數據輸入通道、運算組件、第一端口交叉開關矩陣以及第二端口交叉開關矩陣,包括:
通過譯碼與參數輸入通道接收執行參數,其中,執行參數為基于超長指令字的解析后得到的;
通過數據輸入通道接收第一待處理數據以及第二待處理數據;
通過第一端口交叉開關矩陣將第一待處理數據輸入至運算組件;
通過第二端口交叉開關矩陣將第二待處理數據輸入至運算組件;
根據超長指令字中的執行參數,通過運算組件對第一待處理數據以及第二待處理數據進行處理,得到目標運算結果。
在一種可能的設計中,在本申請實施例的第二方面的第一種實現方式中,執行參數攜帶運算模式標識;
數據處理的方法還包括:
通過數據輸入通道接收數據寫入地址;
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