[发明专利]神经网络处理器、运算方法及存储介质

权利要求书

1.一种神经网络处理器，其特征在于，包括控制模块、与所述控制模块连接的接收模块和运算模块、与所述接收模块、所述控制模块和所述运算模块连接的存储模块，所述运算模块包括多个运算器，其中：

所述接收模块，用于接收输入的输入数据和运算需求；

所述控制模块，用于根据所述运算需求生成运行指令和配置指令；

所述运算模块，用于根据所述配置指令对所述多个运算器建立连接，根据所述运行指令获取所述存储模块中的数据进行运算，得到至少一个中间结果数据和最终结果数据；

所述存储模块，用于存储所述输入数据、所述至少一个中间结果数据以及所述最终结果数据。

2.根据权利要求1所述的神经网络处理器，其特征在于，所述运算模块包括至少一个运算单元组，每一运算单元组包括至少一个基本运算单元和至少一个处理单元；

所述运算模块，用于根据所述配置指令对所述运算模块中每一运算单元组包含的所述基本运算单元和所述处理单元建立连接；

所述基本运算单元，用于根据所述运行指令获取所述存储模块中的数据进行运算，得到第一中间结果数据；

所述处理单元，用于根据所述运行指令将与所述处理单元连接的所述基本运算单元得到的第一中间结果数据进行运算，得到第二中间结果数据或所述最终结果数据。

3.根据权利要求2所述的神经网络处理器，其特征在于，所述运算模块还包括与所述处理单元连接的至少一个后续运算单元，用于根据所述运行指令对所述处理单元得到的第二中间结果数据进行运算，得到第三中间结果数据或所述最终结果数据。

4.根据权利要求1-3任一项所述的神经网络处理器，其特征在于，所述运算模块还用于根据所述运行指令确定所述多个运算器中每一运算器的运算任务，所述运算器用于在未执行与所述运算器对应的运算任务时处于关闭状态。

5.根据权利要求1-3任一项所述的神经网络处理器，其特征在于，所述运算模块还用于对所述输入数据进行预处理。

6.根据权利要求5所述的神经网络处理器，其特征在于，所述预处理至少包括以下一项：归一化处理、等比例缩放处理。

7.根据权利要求1-3任一项所述的神经网络处理器，其特征在于，所述运算模块还用于获取所述最终结果数据与期望输出数据的误差，在所述误差大于预设阈值时进入所述误差的反向传播阶段。

8.根据权利要求1-3任一项所述的神经网络处理器，其特征在于，所述运算模块至少基于以下一种电路结构：粗粒度可重构阵列CGRA、现场可编程门阵列FPGA、数字信号处理DSP、专用集成电路ASIC。

9.根据权利要求1-3任一项所述的神经网络处理器，其特征在于，所述控制模块包括运算控制单元和配置控制单元，其中：

所述运算控制单元，用于根据所述运算需求生成所述运行指令；

所述配置控制单元，用于根据所述运行指令生成所述配置指令。

10.根据权利要求1-3任一项所述的神经网络处理器，其特征在于，所述存储模块包括输入存储模块和输出存储模块，其中：

所述输入存储模块，用于存储所述输入数据；

所述输出存储模块，用于存储运算结果数据，所述运算结果数据包括所述至少一个中间结果数据和/或所述最终结果数据。

11.一种神经网络处理器的运算方法，其特征在于，所述方法基于上述权利要求1-10项任一项所述的神经网络处理器，所述方法包括：

接收模块接收输入的输入数据和运算需求；

控制模块根据所述运算需求生成运行指令和配置指令；

运算模块根据所述配置指令对所述运算模块中包含的多个运算器建立连接，根据所述运行指令获取存储模块中的数据进行运算，得到至少一个中间结果数据和最终结果数据；

所述存储模块存储所述输入数据、所述至少一个中间结果数据以及所述最终结果数据。