[发明专利]一种异构协同计算系统

说明书

本发明提供了一种异构协同计算系统，用于解决现有技术中无法处理复杂的人工通用智能的任务场景的问题。包括：通信单元、控制单元、第一子系统和第二子系统，其中，所述通信单元用于实现不同计算编码方式的第一子系统和第二子系统间的数据交互，所述控制单元用于控制所述第一子系统与所述第二子系统协同工作。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种异构协同计算系统。

背景技术

随着人工智能的发展，人工智能的目标逐步提高，最终目标是实现人工通用智能，即建立一种能够像人一样思考和处理一般认知任务的机器。

现有技术中为实现这一目标通常采用基于人工神经网络进行计算的系统和基于脉冲神经网络进行计算的系统两种方案。具体的，采用基于人工神经网络的计算系统，以现有计算架构为基础，通过优化计算和存储器架构，对某类特定算法或者场景进行加速，从而实现在这一特定场景下的计算精度的优化，但是在处理低功耗事件驱动响应和实时性问题方面上的能力不足；基于脉冲神经网络的计算系统借鉴人脑处理的信息结构和运作规则，用于实时性响应和低功耗的问题，但在精确运算、大数据量密集计算上的能力不足。上述两种方案各有优势，但也各有缺点，因此单独使用上述任一种方案都无法处理复杂的人工通用智能的任务场景，例如同时需要精确数值和快速响应的任务场景，并且基于人工神经网络进行计算的系统不能实现脉冲神经网络计算，而基于脉冲神经网络进行计算的系统也不能实现脉冲神经网络计算，两种计算方法也无法在同一系统中实现。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种异构协同计算系统，用于解决现有技术中无法处理复杂的人工通用智能的任务的问题。

根据本发明实施例的第一个方面，提供了一种异构协同计算系统，包括：通信单元、控制单元、第一子系统和第二子系统，其中，所述通信单元用于实现不同计算编码方式的第一子系统和第二子系统间的数据交互，所述控制单元用于控制所述第一子系统与所述第二子系统协同工作。

采用上述系统，可以实现对复杂的人工通用智能的任务场景的处理。

在一个实施例中，所述第一子系统为人工神经网络子系统、所述第二子系统为脉冲神经网络子系统。

在一个实施例中，所述通信单元用于：接收所述第一子系统发送的第一数据，其中，所述第一数据为人工神经元数量值；将所述第一子系统的所述第一数据发送至存储单元。

采用上述装置，将接收到的人工神经网络子系统发出的，不需要即时处理的第一数据存储到所述存储单元。

在一个实施例中，当所述接收所述第一子系统发送的第一数据时，所述通信单元具体用于：通过数据总线接收所述第一数据；当将所述第一数据发送至所述存储单元时，具体用于：将所述第一数据发送至所述存储单元中预先设置的区域。

本发明实施例中，将第一子系统单元发出的第一数据存储到所述存储单元中预先设置的区域，方便以后对数据的查找。

在一个实施例中，所述通信单元还用于：接收所述第一子系统发送的第一数据，其中，所述第一数据为人工神经元数量值；将所述第一数据进行数据格式转换，将数据格式转换得到第二数据，其中，所述第二数据为脉冲神经元事件包；将所述第二数据进行编码得到第三数据；将所述第三数据发送给所述第二子系统。

在本发明实例中，人工神经网络子系统发出的第一数据需要即时处理时，通过格式转换以及编码，将处理后的第三数据发送给脉冲神经网络子系统，实现人工神经网络子系统与脉冲神经网络子系统间的协同工作。

在一个实施例中，当所述将所述第一子系统的第一数据进行数据格式转换，将数据格式转换得到第二数据时，所述通信单元具体用于：将所述第一数据按照设定次数与脉冲发放阈值进行比较，判断出脉冲序列，判断出的所述脉冲序列为所述第二数据，其中，所述设定次数为设定时间窗口与相邻两个脉冲之间的最小时间间隔的比值。