[发明专利]集成电路芯片装置及相关产品在审
| 申请号: | 201711468297.4 | 申请日: | 2017-12-28 |
| 公开(公告)号: | CN109978155A | 公开(公告)日: | 2019-07-05 |
| 发明(设计)人: | 不公告发明人 | 申请(专利权)人: | 北京中科寒武纪科技有限公司 |
| 主分类号: | G06N3/063 | 分类号: | G06N3/063;G06N3/04 |
| 代理公司: | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人: | 郝传鑫;熊永强 |
| 地址: | 100000 北京市海*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 集成电路芯片 基础处理 主处理电路 电路 数据类型 运算电路 浮点类型数据 定点类型 计算量 功耗 转换 | ||
本披露提供一种集成电路芯片装置及相关产品,所述集成电路芯片装置包括:主处理电路以及多个基础处理电路;所述主处理电路或多个基础处理电路中至少一个基础处理电路包括:数据类型运算电路,所述数据类型运算电路,用于执行浮点类型数据以及定点类型数据之间的转换。本披露提供的技术方案具有计算量小,功耗低的优点。
技术领域
本披露涉及神经网络领域,尤其涉及一种集成电路芯片装置及相关产品。
背景技术
人工神经网络(Artificial Neural Network,即ANN),是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象,建立某种简单模型,按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型,由大量的节点(或称神经元)之间相互联接构成。现有的神经网络的运算基于CPU(Central Processing Unit,中央处理器)或GPU(英文:Graphics Processing Unit,图形处理器)来实现神经网络的运算,此种运算的计算量大,功耗高。
发明内容
本披露实施例提供了一种集成电路芯片装置及相关产品,可提升计算装置的处理速度,提高效率。
第一方面,提供一种集成电路芯片装置,所述集成电路芯片装置包括:主处理电路、k个分支处理电路以及k组基础处理电路,所述主处理电路与所述k个分支处理电路分别连接,k个分支处理电路中每个分支处理电路对应k组基础处理电路中的一组基础处理电路,所述一组基础处理电路包括至少一个基础处理电路;
所述分支处理电路包括:数据类型运算电路,用于执行浮点类型数据与定点类型数据之间的转换;
所述主处理电路,用于获取输入数据块、卷积核数据块以及卷积指令,依据该卷积指令对输入数据块划分成广播数据块,将卷积核数据块划分成分发数据块;对所述分发数据块进行拆分处理得到多个基本数据块,将所述多个基本数据块分发至k个分支处理电路中的至少一个分支处理电路,将所述广播数据块广播至所述k个分支处理电路;
所述k个分支处理电路,用于通过所述数据类型运算电路将广播数据块以及接收到的基本数据块转换成定点类型的广播数据块和定点类型的接收到的基本数据块;将定点类型的广播数据块和定点类型的接收到的基本数据块转发给基础处理电路;
所述k组基础处理电路,用于将定点类型的广播数据块和定点类型的接收到的基本数据块以并行方式执行运算得到定点类型的运算结果,并将运算结果发送至所述k个分支处理电路;
所述k个分支处理电路,用于通过所述数据类型运算电路将定点类型的运算结果转换成浮点类型的运算结果,将浮点类型的运算结果发送至所述主处理电路;
所述主处理电路,用于对所述浮点类型的运算结果处理得到所述卷积指令的指令结果。
第二方面,提供一种神经网络运算装置,所述神经网络运算装置包括一个或多个第一方面提供的集成电路芯片装置。
第三方面,提供一种组合处理装置,所述组合处理装置包括:第二方面提供的神经网络运算装置、通用互联接口和通用处理装置;
所述神经网络运算装置通过所述通用互联接口与所述通用处理装置连接。
第四方面,提供一种芯片,所述芯片集成第一方面的装置、第二方面的装置或第三方面的装置。
第五方面,提供一种电子设备,所述电子设备包括第四方面的芯片。
第六方面,提供一种神经网络的运算方法,所述方法应用在集成电路芯片装置内,所述集成电路芯片装置包括:第一方面所述的集成电路芯片装置,所述集成电路芯片装置用于执行神经网络的运算。
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