[發(fā)明專利]可重構(gòu)的人工智能核心與異構(gòu)多核芯片的自動設(shè)計方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010116890.8
• 申請日: 2020-02-25
• 公開（公告）號: CN111339027A
• 公開（公告）日: 2020-06-26
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 黎江;劉欣;程誠;王旭光
• 申請（專利權(quán)）人: 中國科學院蘇州納米技術(shù)與納米仿生研究所
• 主分類號: G06F15/78
• 分類號: G06F15/78;G06N3/063
• 代理公司: 深圳市銘粵知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44304
• 代理人: 孫偉峰

1.一種可重構(gòu)的人工智能處理核心的自動設(shè)計方法，其特征在于，包括：

確定待處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及對應(yīng)所述待處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的需求運算能力信息；

根據(jù)所述待處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)、對應(yīng)所述待處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的需求運算能力信息以及硬件資源信息，生成所述人工智能處理核心的構(gòu)造信息；

根據(jù)所述構(gòu)造信息構(gòu)造所述人工智能處理核心，以對應(yīng)調(diào)節(jié)所述人工智能處理核心的存儲容量、參與運算的處理單元數(shù)目、數(shù)據(jù)吞吐量以及運行頻率，利用構(gòu)造的所述人工智能處理核心處理所述待處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人工智能處理核心的自動設(shè)計方法，其特征在于，利用構(gòu)造的所述人工智能處理核心處理所述待處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括：

所述人工智能處理核心執(zhí)行對應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預設(shè)專用指令集。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人工智能處理核心的自動設(shè)計方法，其特征在于，所述硬件資源信息包括所述人工智能處理核心所在芯片的顯示查找表信息、觸發(fā)器信息、數(shù)字信號處理器信息以及塊隨機存儲器信息。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人工智能處理核心的自動設(shè)計方法，其特征在于，所述人工智能處理核心的構(gòu)造信息包括硬件描述語言代碼和配置bit文件。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人工智能處理核心的自動設(shè)計方法，其特征在于，所述人工智能處理核心包括數(shù)據(jù)存儲模塊、計算單元陣列、指令控制模塊以及專用指令集存儲模塊，其中，

所述數(shù)據(jù)存儲模塊用于存儲待處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)和待處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各層輸出；

所述專用指令集存儲模塊用于存儲分別對應(yīng)不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預設(shè)專用指令集以供調(diào)用；

所述指令控制模塊用于控制所述計算單元陣列調(diào)用所述數(shù)據(jù)存儲模塊中的數(shù)據(jù)以執(zhí)行對應(yīng)所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預設(shè)專用指令集的運算；

所述計算單元并行陣列包括多個構(gòu)成陣列的處理單元，用于調(diào)用所述數(shù)據(jù)存儲模塊的數(shù)據(jù)執(zhí)行并行運算，并輸出至所述數(shù)據(jù)存儲模塊。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的人工智能處理核心的自動設(shè)計方法，其特征在于，所述人工智能處理核心還包括數(shù)據(jù)接口，所述數(shù)據(jù)存儲模塊通過所述數(shù)據(jù)接口與外部存儲進行數(shù)據(jù)傳輸。

7.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質(zhì)上存儲有人工智能處理核心的自動設(shè)計程序，所述人工智能處理核心的自動設(shè)計程序用于被上位機處理器處理以實現(xiàn)如權(quán)利要求1至6任一項所述的人工智能處理核心的自動設(shè)計方法。

8.一種可重構(gòu)的異構(gòu)多核芯片的自動設(shè)計方法，其特征在于，包括：

獲取待處理的混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的需求運算能力信息和處理時間限制信息，分別將每個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配至所述多核芯片中的一個或多個人工智能處理核心進行處理，對各個人工智能處理核心的算力進行分配，以使不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理時間之間的差值小于預設(shè)閾值；

根據(jù)每個人工智能處理核心所對應(yīng)處理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，分別采用如權(quán)利要求1至6任一項所述的人工智能處理核心的自動設(shè)計方法，構(gòu)造每個人工智能處理核心以處理所述混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

9.一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的硬件資源調(diào)配方法，其特征在于，包括：

采用如權(quán)利要求8所述的多核芯片的自動設(shè)計方法分別對不同的預設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用進行處理，以離線構(gòu)造一一對應(yīng)預設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的多核芯片，并分別生成芯片構(gòu)造信息；

為在線待處理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用配置根據(jù)對應(yīng)預設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的芯片構(gòu)造信息進行構(gòu)造的多核芯片；

采用如權(quán)利要求1至6任一項所述的人工智能處理核心的自動設(shè)計方法對所述多核芯片中的人工智能處理核心進行設(shè)計。

10.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質(zhì)上存儲有基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的硬件資源調(diào)配程序，所述基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的硬件資源調(diào)配程序用于被上位機處理器處理以實現(xiàn)如權(quán)利要求9所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的硬件資源調(diào)配方法。