[發(fā)明專利]具有數(shù)據(jù)連接器組件的點對點連接的處理元件

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• 申請?zhí)枺?/td>: 202080033745.1
• 申請日: 2020-06-09
• 公開（公告）號: CN114080598A
• 公開（公告）日: 2022-02-22
• 發(fā)明（設計）人: 克里希納庫馬爾·奈爾;蒂瓦特薩·穆迪蓋雷;阿卜杜勒卡迪爾·烏特庫·迪里爾
• 申請（專利權）人: 元平臺公司
• 主分類號: G06F13/40
• 分類號: G06F13/40;G06F9/38;G06F9/50;G06F17/16;G06N3/063
• 代理公司: 北京安信方達知識產(chǎn)權代理有限公司 11262
• 代理人: 俞立文;楊明釗

一種微處理器系統(tǒng)包括第一處理元件、第二處理元件、第一處理元件和第二處理元件之間的點對點連接、以及至少將第一處理元件和第二處理元件連接在一起的通信總線。第一處理元件包括第一矩陣計算單元，第二處理元件包括第二矩陣計算單元。點對點連接被配置為至少將第一處理元件的結果提供給第二處理元件的數(shù)據(jù)連接器組件，該數(shù)據(jù)連接器組件被配置為至少將第一處理元件所提供的結果與第二矩陣計算單元的結果相結合。

發(fā)明背景

使用神經(jīng)網(wǎng)絡可以解決一整類復雜的人工智能問題。由于這些問題通常是在計算方面數(shù)據(jù)密集型的，所以硬件解決方案通常有利于提高神經(jīng)網(wǎng)絡的性能。使用基于硬件的解決方案，將較大的復雜問題分成較小的子問題，通常可以更快地解決這些解決方案。可以單獨解決每個子問題，每個子問題的結果可被合并以確定較大問題的解決方案。此外，每個子問題可以被分配給不同的問題解決單元。但是，根據(jù)問題的類型，每個子問題結果的合并可能與硬件加速器架構不兼容。由于存在不同的問題類型，因此在不顯著犧牲性能和效率的情況下創(chuàng)建兼容不同問題類型的硬件平臺是一項挑戰(zhàn)。因此，需要一種硬件解決方案來提高解決不同類型的高度分布式人工智能問題的能力。

附圖簡述

在以下詳細描述和附圖中公開了本發(fā)明的各種實施例。

圖1是示出使用神經(jīng)網(wǎng)絡解決人工智能問題的系統(tǒng)的實施例的框圖。

圖2是示出使用神經(jīng)網(wǎng)絡解決人工智能問題的處理元件的實施例的框圖。

圖3是示出使用神經(jīng)網(wǎng)絡解決人工智能問題的處理元件的實施例的框圖。

圖4是示出使用硬件加速器解決涉及大數(shù)據(jù)集的矩陣運算的過程的實施例的流程圖。

圖5是示出使用分布式硬件加速器系統(tǒng)解決涉及大數(shù)據(jù)集的矩陣運算的過程的實施例的流程圖。

圖6是示出使用分布式硬件加速器系統(tǒng)解決涉及大數(shù)據(jù)集的矩陣運算的過程的實施例的流程圖。

詳細描述

本發(fā)明可以以多種方式實現(xiàn)，包括作為過程；裝置；系統(tǒng)；物質(zhì)的組成；體現(xiàn)在計算機可讀存儲介質(zhì)上的計算機程序產(chǎn)品；和/或處理器，例如被配置為執(zhí)行存儲在耦合到處理器的存儲器上和/或由該存儲器提供的指令的處理器。在本說明書中，這些實現(xiàn)或者本發(fā)明可以采取的任何其他形式可以被稱為技術。通常，在本發(fā)明的范圍內(nèi)，可以改變所公開的過程的步驟順序。除非另有說明，否則被描述為被配置成執(zhí)行任務的諸如處理器或存儲器的組件可以被實現(xiàn)為在給定時間被臨時配置為執(zhí)行任務的通用組件或者被制造為執(zhí)行任務的特定組件。如本文所使用的，術語“處理器”指的是被配置成處理數(shù)據(jù)(例如，計算機程序指令)的一個或更多個設備、電路和/或處理核心。

下面提供了本發(fā)明的一個或更多個實施例的詳細描述以及說明本發(fā)明原理的附圖。結合這些實施例描述了本發(fā)明，但是本發(fā)明不限于任何實施例。本發(fā)明的范圍僅由權利要求限定，并且本發(fā)明包括許多替代、修改和等同物。為了提供對本發(fā)明的全面理解，在以下描述中闡述了許多具體細節(jié)。這些細節(jié)是出于示例的目的而提供的，并且本發(fā)明可以根據(jù)權利要求來實施，而不需要這些具體細節(jié)中的一些或全部。為了清楚起見，沒有詳細描述與本發(fā)明相關的技術領域中已知的技術材料，以免不必要地模糊本發(fā)明。