[发明专利]计算机设备、数据处理方法及存储介质

说明书

本发明涉及一种计算机设备，包括第一处理器、第二处理器和存储器，其中，存储器内存储有多个原始网络对应的离线模型及输入数据和能够在第一处理器上运行的运行时系统；运行时系统包括数据处理装置、设备管理装置及任务执行装置，数据处理装置用于从存储器中获取当前原始网络对应的离线模型及输入数据；设备管理装置用于控制第二处理器启动或关闭；任务执行装置用于控制第二处理器运行当前原始网络的离线模型及输入数据。本发明还提供了一种数据处理方法及存储介质。上述的计算机设备、数据处理方法及存储介质，可以实现计算机设备对重量级的神经网络数据的处理过程，同时，提高该计算机设备的处理速度及效率。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种计算机设备、数据处理方法及存储介质。

背景技术

人工神经网络作为一种重量级的数据，其是由大量的节点(或称为神经元)之间相互连接构成。传统的计算机设备直接读取神经网络，并按照该神经网络的结构形式按照一定的方式依次执行该神经网络的各个计算节点，获得该神经网络的计算结果。即传统的计算设备直接对重量级的神经网络进行数据处理，这将影响计算机设备的数据处理速度及效率。并且，基于人工神经网络数据的特点，在某些只能处理轻量级数据的运行环境中，该人工神经网络数据将无法运行，这将限制神经网络的应用范围。

发明内容

基于传统的计算机设备直接运行重量神经网络导致的数据处理效率低的问题，有必要针对上述技术问题，提供一种计算机设备、数据处理方法及存储介质，能够提高该计算机设备的运行效率及速度，且能够提高神经网络数据的通用性。

一种计算机设备，包括第一处理器、第二处理器和存储器，其中，所述存储器内存储有多个原始网络对应的离线模型及输入数据和能够在所述第一处理器上运行的运行时系统；所述运行时系统包括：

数据处理装置，所述数据处理装置用于从所述存储器中获取当前原始网络对应的离线模型及输入数据，所述当前原始网络对应的离线模型中包含原始网络中各个计算节点对应的模型参数、指令以及所述原始网络中的各个计算节点的接口数据；

设备管理装置，所述设备管理装置用于控制所述第二处理器启动或关闭；

任务执行装置，所述任务执行装置用于控制所述第二处理器运行所述当前原始网络的离线模型及输入数据。

在其中一个实施例中，所述数据处理装置包括离线模型加载模块和输入数据加载模块；

所述离线模型加载模块用于从所述存储器中获取各个所述当前原始网络对应的离线模型，并对所述当前原始网络对应的离线模型进行解析；

所述输入数据加载模块用于从所述存储器中获取所述当前原始网络对应的输入数据。

在其中一个实施例中，所述数据处理装置还包括输入数据预处理模块，所述输入数据预处理模块用于对所述输入数据加载模块获取的所述当前原始网络对应的输入数据进行预处理，使所述第二处理器能够运行所述当前原始网络对应的输入数据，并用于将所述第二处理器获得的输出数据存储至所述存储器。

在其中一个实施例中，所述计算机设备还包括能够在所述运行时系统上运行的应用软件；

所述数据处理装置能够提供离线模型API及输入数据API；

所述设备管理装置能够提供第二处理器驱动API；

所述任务执行装置能够提供第二处理器运行API；

所述应用软件能够调用所述离线模型API及输入数据API、所述第二处理器驱动API，以及所述第二处理器运行API。

在其中一个实施例中，所述第二处理器的数量为多个，或所述第二处理器包括多个处理模块；