[發明專利]數據冗余方法及執行數據冗余方法的神經網絡處理器有效

申請號：	202010617408.9	申請日：	2018-07-05
公開（公告）號：	CN111553473B	公開（公告）日：	2023-10-13
發明（設計）人：	陳天石;張磊;劉少禮;王在;周徐達;杜子東;胡帥;何皓源;周聖元	申請（專利權）人：	上海寒武紀信息科技有限公司
主分類號：	G06N3/063	分類號：	G06N3/063;G06F9/30
代理公司：	廣州三環專利商標代理有限公司 44202	代理人：	熊永強
地址：	201306 上海***	國省代碼：	上海;31
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摘要：
搜索關鍵詞：	數據冗余方法執行神經網絡處理器
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【權利要求書】：

1.一種執行數據冗余方法的神經網絡處理器，其特征在于，包括：存儲單元，控制單元、運算單元和指令冗余處理單元；

存儲單元，用于接收外界輸入的數據，存儲神經網絡的神經元、權值和指令，并將指令發送給指令控制單元，將神經元和權值發送給運算單元；

控制單元，接收存儲單元發送的指令，經過譯碼后生成控制信息控制運算單元；

運算單元，用于接收存儲單元發送的權值和神經元，完成神經網絡訓練運算并將輸出神經元重新傳輸給存儲單元存儲；

指令冗余處理單元，用于對指令進行數據冗余處理。

2.根據權利要求1所述的神經網絡處理器，其特征在于，

所述指令冗余處理單元，具體用于對所述指令數據進行讀操作時，讀取原始數據和備份的兩份數據，若出現不一致，則取相同的兩份數據作為最終讀取的數據，同時將第三份不一致的數據進行修復；當對所述指令數據進行寫操作時，同時將所述指令數據寫回到兩個備份地址，同時保證原始數據和兩個備份數據一致。

3.根據權利要求1所述的神經網絡處理器，其特征在于，所述指令冗余處理單元分別內嵌至存儲單元和控制單元中。

4.根據權利要求1所述的神經網絡處理器，其特征在于，所述數據包括：神經網絡參數，按照神經網絡參數的絕對值劃分M個重要等級，按照由大到小的順序設定M+1個閾值T₀，T₁，T₂，…及T_M，當神經網絡參數的絕對值D滿足T_i-1＞D＞T_i時，該數據歸為第i個重要等級，其中i＝1，2……，M，T₀，T₁，T₂，…及T_M均為實數，且T₀＞T₁＞T₂＞…＞T_M≥0。

5.根據權利要求1所述的神經網絡處理器，其特征在于，所述數據包括稀疏神經網絡參數，所述稀疏神經網絡參數包括非零參數和非零參數位置，所述非零參數位置設置為第1重要等級，非零參數按照參數絕對值劃分M-1個重要等級，按照由大到小的順序設定M個閾值T₁，T₂，…及T_M，當非零參數的絕對值D滿足T_i-1＞D＞T_i時，該數據歸為第i個重要等級，其中i＝2，3……，M，T₁，T₂，…及T_M均為實數，且T₁＞T₂＞…＞T_M≥0。

6.根據權利要求1所述的神經網絡處理器，其特征在于，所述數據包括圖計算應用數據，包括頂點數據和邊數據，所述頂點數據設置為第1重要等級，邊數據按照訪問頻率劃分M-1個重要等級，按照由大到小的順序設定M個閾值T₁，T₂，…及T_M，當邊數據按照訪問頻率F滿足T_i-1＞F＞T_i時，該數據歸為第i個重要等級，其中i＝2，3……，M，T₁，T₂，…及T_M-1均為實數，且T₁＞T₂＞…＞T_M≥0。