[發明專利]神經網絡計算的方法、電子設備、計算機可讀介質

在審

• 申請號: 202011491589.1
• 申請日: 2020-12-17
• 公開（公告）號: CN114648086A
• 公開（公告）日: 2022-06-21
• 發明（設計）人: 吳臻志;金羅軍
• 申請（專利權）人: 北京靈汐科技有限公司
• 主分類號: G06N3/04
• 分類號: G06N3/04;G06N3/063;G06N3/08
• 代理公司: 北京天昊聯合知識產權代理有限公司 11112
• 代理人: 彭瑞欣;柴亮

1.一種神經網絡計算的方法，其包括：

將權重矩陣分為多組，將各組中的非零權重分別存儲在對應的內存片中；其中，權重矩陣為神經元的連接權重矩陣；每個組包括權重矩陣的多個連續列；內存片與組一一對應，其中存儲有非零權重的值和位置；

重復進行以下乘法操作：將各內存片中當前行的非零權重分別輸入至解壓器，解壓器在各組的當前行中無非零權重的位置補充零權重得到各組的還原當前行，并將各還原當前行分別輸入至對應的乘法器陣列；將輸入數據中對應當前行的數據分別輸入至各乘法器陣列；

將每次乘法操作中各乘法器陣列輸出的乘法結果累加，以計算輸出數據。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，

所述神經網絡為脈沖神經網絡，所述權重矩陣為突觸連接權重矩陣。

3.根據權利要求1所述的方法，其中，在所述將權重矩陣分為多組前，還包括：

將權重矩陣中部分列的位置互換；

和/或，

將權重矩陣中部分行的位置互換。

4.根據權利要求1所述的方法，其中，

所述權重矩陣的稀疏度大于或等于50％。

5.根據權利要求1所述的方法，其中，

任意兩個組間稀疏度的差別不超過10％。

6.根據權利要求1所述的方法，其中，

任意組的列數相同。

7.根據權利要求1所述的方法，其中，

所述非零權重的位置為非零權重在其所在組中的偏移。

8.根據權利要求1所述的方法，其中，

至少部分所述乘法器陣列為復用乘法器陣列；

每個所述復用乘法器陣列中乘法器的個數小于其對應的組的列數，并通過其中至少部分乘法器的分時復用實現復用乘法器陣列。

9.根據權利要求1所述的方法，其中，

所述將每次乘法操作中各乘法器陣列輸出的乘法結果累加包括：將每次乘法操作中各乘法器陣列輸出的乘法結果分別輸入至對應的累加器，累加器將所述乘法結果累加。

10.根據權利要求1所述的方法，其中，所述將各內存片中當前行的非零權重分別輸入至解壓器包括：

各內存緩沖區分別從對應的內存片獲取非零權重，并根據獲取的非零權重的位置確定當前行中的非零權重，將當前行中的非零權重輸入至解壓器。

11.根據權利要求10所述的方法，其中，所述乘法操作還包括：

更新器確定各內存緩沖區中的非零權重所在的行，在所有內存緩沖區將當前行的非零權重處理完畢后，更新器控制各內存緩沖區更新當前行。

12.一種電子設備，包括：

處理單元，所述處理單元包括：多個內存片、解壓器、與內存片一一對應的多個乘法器陣列；

存儲單元，其上存儲有計算機程序；

所述計算機程序被所述處理單元執行時，實現權利要求1至11中任意一項所述的神經網絡計算的方法。

13.一種計算機可讀介質，其上存儲有計算機程序，其中，所述計算機程序在被處理器執行時實現權利要求1至11中任意一項所述的神經網絡計算的方法。