[发明专利]神经网络运算设备和方法

权利要求书

1.一种神经网络运算模块，其特征在于，包括：

存储单元，用于存储第一输入数据及所述第一输入数据的连接关系数据、处理后的第二输入数据、神经网络指令和运算结果，所述第一输入数据为输入神经元权值，所述第一输入数据的连接关系数据为输入神经元的连接关系数据或者权值的连接关系数据，所述处理后的第二输入数据为处理后的输入神经元或者处理后的权值；

映射单元，用于通过直接存储访问单元获取所述第一输入数据和所述第一输入数据的连接关系数据后，根据所述第一输入数据的连接关系数据对所述第一输入数据进行处理，以得到处理后的第一输入数据，并将所述处理后的第一输入数据存储到第一输入缓存单元中，所述处理后的第一输入数据为处理后的输入神经元或者处理后的权值；

其中，所述映射单元包括：

输入数据缓存单元，用于存储所述第一输入数据，所述第一输入数据包括至少一个输入神经元或至少一个权值；

连接关系缓存单元，用于存储所述第一输入数据的连接关系数据；

稀疏处理单元，用于根据所述第一输入数据的连接关系数据对所述第一输入数据进行处理，以得到处理后的第一输入数据；

指令控制单元，用于从指令缓存单元中获取所述神经网络指令，并将所述神经网络指令译码成运算单元执行的微指令；

所述运算单元，用于从所述第一输入缓存单元和第二输入缓存单元中获取所述处理后的第一输入数据和所述处理后的第二输入数据后，根据所述微指令对所述处理后的第一输入数据和所述处理后的第二输入数据进行人工神经网络运算，以得到所述运算结果；

输出缓存单元，用于缓存所述运算结果；

所述映射单元对所述第一输入数据进行处理之前，所述映射单元还用于：

对所述至少一个输入神经元进行分组，以得到M组输入神经元，所述M为大于或者等于1的整数；

判断所述M组输入神经元的每一组输入神经元是否满足第一预设条件，所述第一预设条件包括一组输入神经元中绝对值小于或者等于第三阈值的输入神经元的个数小于或者等于第四阈值；

当所述M组输入神经元任意一组输入神经元不满足所述第一预设条件时，将该组输入神经元删除；

对所述至少一个权值进行分组，以得到N组权值，所述N为大于或者等于1的整数；

判断所述N组权值的每一组权值是否满足第二预设条件，所述第二预设条件包括一组权值中绝对值小于或者等于第五阈值的权值的个数小于或者等于第六阈值；

当所述N组权值任意一组权值不满足所述第二预设条件时，将该组权值删除；

其中，所述输入数据缓存单元，用于存储所述第一输入数据，所述第一输入数据包括至少一个权值，所述至少一个权值中的每个权值的绝对值大于第一阈值；

所述连接关系缓存单元，用于存储所述权值的连接关系数据；

所述稀疏处理单元，用于根据所述权值的连接关系数据将没有连接关系的输入神经元和输出神经元之间的权值的值置为0，以得到处理后的第一输入数据，所述处理后的第一输入数据包括所述至少一个权值和值为0的权值。

2.根据权利要求1所述的神经网络运算模块，其特征在于，所述神经网络运算模块还包括：

所述直接存储访问单元，用于在所述存储单元与所述指令缓存单元、所述映射单元、所述第一输入缓存单元和所述输出缓存单元进行数据的读写；

所述第一输入缓存单元，用于缓存所述处理后的第一输入数据；

所述第二输入缓存单元，用于缓存所述处理后的第二输入数据，且所述处理后的第一输入数据与所述处理后的第二输入数据不一致；

所述指令缓存单元，用于缓存所述直接存储访问单元读取所述神经网络指令。