[發明專利]數據傳輸裝置、方法及系統在審
| 申請號: | 202111052522.2 | 申請日: | 2021-09-08 |
| 公開(公告)號: | CN115774690A | 公開(公告)日: | 2023-03-10 |
| 發明(設計)人: | 羅偉;王瑛琳;李夏禹;趙曉冬 | 申請(專利權)人: | 上海復旦微電子集團股份有限公司 |
| 主分類號: | G06F13/40 | 分類號: | G06F13/40;G06F13/16 |
| 代理公司: | 北京集佳知識產權代理有限公司 11227 | 代理人: | 張鳳偉;吳敏 |
| 地址: | 200433 上海市楊浦區*** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 數據傳輸 裝置 方法 系統 | ||
一種數據傳輸裝置、方法及系統。所述裝置包括:控制單元,用于從所述處理系統端存儲器中獲取關于待傳輸數據的特征參數,所述待傳輸數據為定點數據且未補零;傳輸單元,基于控制單元獲取的第一特征參數,按照所述傳輸接口的帶寬,從所述處理系統端存儲器讀取所述待傳輸數據,并對所讀取的數據進行移位,產生每個單獨的待傳輸數據;數據處理單元,基于控制單元獲取的第二特征參數,對傳輸單元產生的待傳輸數據進行處理;數據重排單元,基于控制單元獲取的第三特征參數,對數據處理單元處理后的待傳輸數據進行補零對齊,得到AI加速器的輸入數據并寫入至加速引擎端存儲器中。應用上述方案,可以提高數據傳輸效率。
技術領域
本發明涉及數據傳輸技術領域,具體涉及一種數據傳輸裝置、方法及系統。
背景技術
人工智能(Artificial Intelligence,AI)加速器,是一類專門的硬件加速器或計算機系統,旨在加速人工智能的應用,尤其是人工神經網絡、機器視覺和機器學習。
在實際應用中,預處理后的數據通常先存儲在處理系統端存儲器內。直接存儲訪問模塊可以從處理系統端存儲器讀取數據,并將所讀取的數據存儲在加速引擎端存儲器內。加速引擎端存儲器與AI加速器連接,用于為AI加速器提供輸入數據。
然而,現有為AI加速器提供輸入數據的過程,存在一定的資源浪費,導致數據傳輸時間長,數據傳輸效率低。
發明內容
本發明要解決的問題是:在為AI加速器提供輸入數據的過程中,如何提高數據傳輸效率?
為解決上述問題,本發明實施例提供了一種數據傳輸裝置,所述裝置包括:
控制單元,與處理系統端存儲器連接;所述處理系統端存儲器具有傳輸接口,且存儲有待傳輸數據;所述控制單元用于從所述處理系統端存儲器中獲取關于待傳輸數據的特征參數,所述待傳輸數據為定點數據且未補零;所述特征參數包括:第一特征參數、第二特征參數及第三特征參數;
傳輸單元,與所述處理系統端存儲器及所述控制單元連接,基于所述控制單元獲取的第一特征參數,按照所述傳輸接口的帶寬,從所述處理系統端存儲器讀取所述待傳輸數據,并對所讀取的數據進行移位,產生每個單獨的待傳輸數據;
數據處理單元,與所述傳輸單元及所述控制單元連接,基于所述控制單元獲取的第二特征參數,對所述傳輸單元產生的待傳輸數據進行處理;
數據重排單元,與所述數據處理單元及所述控制單元連接,基于所述控制單元獲取的第三特征參數,對所述數據處理單元處理后的待傳輸數據進行補零對齊,得到AI加速器的輸入數據并寫入至加速引擎端存儲器中。
本發明實施例還提供了一種數據傳輸系統,所述系統包括上述的數據傳輸裝置。
本發明實施例還提供了一種數據傳輸方法,所述方法包括:
從處理系統端存儲器中獲取關于待傳輸數據的特征參數,所述待傳輸數據為定點數據且未補零;所述特征參數包括:第一特征參數、第二特征參數及第三特征參數;
基于所述第一特征參數,按照所述傳輸接口的帶寬,從所述處理系統端存儲器讀取所述待傳輸數據;并對所讀取的數據進行移位,產生每個單獨的待傳輸數據;
基于所述第二特征參數,對拼接、移位后的待傳輸數據進行處理;
基于所述第三特征參數,對數據處理的待傳輸數據進行補零對齊,得到AI加速器的輸入數據并寫入至加速引擎端存儲器中。
與現有技術相比,本發明實施例的技術方案具有以下優點:
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