[發(fā)明專利]信息處理設備、計算機可讀存儲介質和信息處理方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010466951.3
• 申請日: 2020-05-28
• 公開（公告）號: CN112149794A
• 公開（公告）日: 2020-12-29
• 發(fā)明（設計）人: 清水俊宏
• 申請（專利權）人: 富士通株式會社
• 主分類號: G06N3/04
• 分類號: G06N3/04;G06N3/063;G06N3/08;G06F17/15;G06F17/16
• 代理公司: 北京集佳知識產(chǎn)權代理有限公司 11227
• 代理人: 高巖;楊林森

1.一種信息處理設備，包括：

計算單元，所述計算單元計算使當q個計算核使用Winograd算法并行計算多個第一矩陣與t行t列的多個第二矩陣之間的卷積時的計算時間最小化的t和q的組合，其中，所述多個第一矩陣和所述多個第二矩陣的元素的總數(shù)目不超過寄存器的q個存儲區(qū)域中的各存儲區(qū)域中能夠存儲的數(shù)據(jù)集的數(shù)目，并且所述q個計算核分別對應于所述q個存儲區(qū)域；以及

輸出單元，所述輸出單元輸出用于使計算機器執(zhí)行處理的程序，所述處理包括：使用計算出的t和q的組合將所述多個第一矩陣和所述多個第二矩陣存儲在所述q個存儲區(qū)域中的各存儲區(qū)域中，以及由所述q個計算核中的每一個使用所述Winograd算法計算所述第一矩陣與所述第二矩陣之間的卷積，所述計算機器包括所述q個計算核和所述寄存器。

2.根據(jù)權利要求1所述的信息處理設備，其中，

所述第一矩陣和所述第二矩陣中的每一個是深度學習的卷積層中的矩陣。

3.根據(jù)權利要求1所述的信息處理設備，其中，

當所述計算時間由第一函數(shù)f(t，q)表示并且存儲在所述存儲區(qū)域之一中的所述多個第一矩陣和所述多個第二矩陣的元素的總數(shù)目由第二函數(shù)g(t，q)表示時，所述計算單元計算在所述第二函數(shù)g(t，q)的值不超過一個存儲區(qū)域中能夠存儲的數(shù)據(jù)集的數(shù)目的范圍內(nèi)使所述第一函數(shù)f(t，q)的值最小化的q和t的組合。

4.根據(jù)權利要求3所述的信息處理設備，其中，

所述第一矩陣和所述第二矩陣中的每一個是深度學習的卷積層中的矩陣，并且

所述深度學習的后向處理中的所述第一函數(shù)f(t，q)和所述第二函數(shù)g(t，q)分別不同于所述深度學習的前向處理中的所述第一函數(shù)f(t，q)和所述第二函數(shù)g(t，q)。

5.根據(jù)權利要求1所述的信息處理設備，其中，

所述多個第二矩陣中的每一個通過第一標識符和第二標識符的組合來標識，并且

所述程序使所述計算機器執(zhí)行將q個第二矩陣中的各第二矩陣存儲在所述q個存儲區(qū)域中的各存儲區(qū)域中的處理，其中，所述q個第二矩陣的所述第一標識符彼此不同，并且所述q個第二矩陣的所述第二標識符相同。

6.根據(jù)權利要求5所述的信息處理設備，其中，

所述程序使所述計算機器執(zhí)行包括以下操作的處理：

將所述第一標識符彼此相同的所述第一矩陣和所述第二矩陣存儲在相同的存儲區(qū)域中，并且

計算存儲在所述相同的存儲區(qū)域中的所述第一矩陣與所述第二矩陣之間的卷積。

7.根據(jù)權利要求1所述的信息處理設備，其中，

所述程序使所述計算機器執(zhí)行包括以下操作的處理：

針對所述多個存儲區(qū)域中的每一個來計算所述元素的值的平均值和離差，以及

針對所述多個存儲區(qū)域中的每一個通過將所述元素的值與所述平均值之間的差除以所述離差來歸一化所述元素的值。

8.一種非暫態(tài)計算機可讀存儲介質，其存儲有使計算機執(zhí)行處理的信息處理程序，所述處理包括：

計算使當q個計算核使用Winograd算法并行計算多個第一矩陣與t行t列的多個第二矩陣之間的卷積時的計算時間最小化的t和q的組合，其中，所述多個第一矩陣和所述多個第二矩陣的元素的總數(shù)目不超過寄存器的q個存儲區(qū)域中的各存儲區(qū)域中能夠存儲的數(shù)據(jù)集的數(shù)目，并且所述q個計算核分別對應于所述q個存儲區(qū)域；以及

輸出用于使計算機器執(zhí)行處理的程序，所述處理包括：使用計算出的t和q的組合將所述多個第一矩陣和所述多個第二矩陣存儲在所述q個存儲區(qū)域中的各存儲區(qū)域中，以及由所述q個計算核中的每一個使用所述Winograd算法計算所述第一矩陣與所述第二矩陣之間的卷積，所述計算機器包括所述q個計算核和所述寄存器。

9.一種通過計算機實現(xiàn)的信息處理方法，所述信息處理方法包括：

計算使當q個計算核使用Winograd算法并行計算多個第一矩陣與t行t列的多個第二矩陣之間的卷積時的計算時間最小化的t和q的組合，其中，所述多個第一矩陣和所述多個第二矩陣的元素的總數(shù)目不超過寄存器的q個存儲區(qū)域中的各存儲區(qū)域中能夠存儲的數(shù)據(jù)集的數(shù)目，并且所述q個計算核分別對應于所述q個存儲區(qū)域；以及

輸出用于使計算機器執(zhí)行處理的程序，所述處理包括：使用計算出的t和q的組合將所述多個第一矩陣和所述多個第二矩陣存儲在所述q個存儲區(qū)域中的各存儲區(qū)域中，以及由所述q個計算核中的每一個使用所述Winograd算法計算所述第一矩陣與所述第二矩陣之間的卷積，所述計算機器包括所述q個計算核和所述寄存器。