[发明专利]图形纹理映射设备及其操作方法以及存储介质在审

专利信息
申请号: 201811105387.1 申请日: 2018-09-21
公开(公告)号: CN109559367A 公开(公告)日: 2019-04-02
发明(设计)人: J·尼斯塔德;C·吉利贝托;E·菲尔丁 申请(专利权)人: Arm有限公司
主分类号: G06T15/00 分类号: G06T15/00;G06T15/04;G06F9/302
代理公司: 北京三友知识产权代理有限公司 11127 代理人: 黄纶伟;李辉
地址: 英国*** 国省代码: 英国;GB
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摘要:
搜索关键词: 卷积运算 纹理映射设备 集合 图形处理单元 存储介质 滤波电路 图形纹理 纹理提取 映射设备 纹理 可操作 权重 电路 存储器 高效方式
【说明书】:

本公开涉及图形纹理映射设备及其操作方法以及存储介质。具体地,例如图形处理单元(100)的纹理映射设备(110)包括纹理提取电路(112),该纹理提取电路(112)可操作为接收用于卷积运算的权重值的集合,并且从存储器(108)提取要对其执行卷积运算的输入数据值的集合。纹理映射设备(110)还包括纹理滤波电路(122),该纹理滤波电路(122)可操作为使用所接收的权重值的集合和所提取的输入数据值的集合来执行卷积运算。纹理映射设备(110)可以允许图形处理单元(100)以高效方式执行各种卷积运算。

技术领域

发明涉及用于在图形纹理映射单元(graphics texture mapping unit)中执行卷积运算(convolution operation)的方法和设备。

背景技术

在数据处理单元(例如,处理器)中通常执行卷积运算。卷积运算例如可以用于执行图像后处理,诸如模糊、锐化、浮雕、边缘检测、图像比例放大等。卷积运算还可以在实施人工神经网络(卷积神经网络)例如以执行图像识别和分类时使用。

卷积运算通常包括向用于输入数据值的阵列(诸如未处理图像)的特定卷积位置的数据值的对应集合或“窗口”应用权重值的集合或“核”。然后通常对已加权的数据值的集合求和,以提供用于讨论中的特定卷积位置的输出数据值。然后通常关于被卷积以产生数据值的输出阵列(诸如已处理图像)的输入数据值的整个阵列的各卷积位置重复该处理。

当在图形处理单元(例如,图形处理器)中执行卷积运算时,可以由图形处理单元的可编程处理电路(例如,可编程着色器单元)执行卷积运算。在这些布置中,可编程处理电路通常将执行程序,该程序执行两个加载操作,一个是从存储器加载权重值的核,并且另一个是从存储器加载要对其执行卷积运算的(输入)数据值,该程序然后使用权重值的核计算所需加权和,来对(输入)数据值执行一系列算术运算。

卷积运算可能需要执行大量加载和算术运算。虽然图形处理单元可以良好地适于执行大量运算(例如,并行),但卷积运算仍然可能消耗大量的图形处理单元的处理资源。例如,可能需要图形处理单元执行“加载”指令(加载权重值和输入数据值),执行“算术”指令(对输入数据值加权并且求和),并且执行“存储”指令(存储卷积运算的结果)多次。

申请人相信存在针对执行诸如图形处理系统这样的数据处理系统中的卷积运算的改进的范围。

发明内容

根据本发明的方面,提供了一种操作计算机图形纹理映射设备的方法,该方法包括以下步骤:

向图形纹理映射设备提供执行卷积运算的指令,该指令表示要用于卷积运算的权重值的集合和要对其执行卷积运算的输入数据值的集合;

该方法还包括以下步骤:

纹理映射设备响应于接收到执行卷积运算的指令进行如下操作:

接收要用于卷积运算的所表示的权重值的集合,并且从存储器提取要对其执行卷积运算的所表示的输入数据值集合;以及

使用在指令中表示的权重值的集合,对在指令中表示的输入数据值的集合执行卷积运算。

根据本发明的另一个方面,提供了一种图形处理单元,该图形处理单元包括:

纹理映射设备;和

数据处理电路,该数据处理电路可操作为向纹理映射设备提供执行卷积运算的指令,该指令表示要用于卷积运算的权重值的集合和要对其执行卷积运算的输入数据值的集合;

其中,纹理映射设备包括:

纹理提取电路,该纹理提取电路可操作为从存储器提取要对其执行卷积运算的输入数据值的集合;和

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