[发明专利]一种数据处理系统及数据处理方法

说明书

本发明为一种数据处理系统及数据处理方法，公开一种高算力低功耗处理方法、系统及设备。所述处理系统包括：存储器和若干个处理器，每个所述处理器均具有运算功能和控制功能；任意处理器分别与其它任一处理器和所述存储器相连；所述处理器可以为同构，也可以为异构；所述处理器包括路由处理器，用于接收数据源发送的数据和发送数据到数据目的地；神经网络处理器，用于执行神经网络运算算法；中央处理器，用于控制神经网络处理器进行运算。通过对处理器灵活的配备，既保持对各种算法极高的支持度，又能高效的发挥有效算力，是一种在同等工艺条件下节省功耗的高算力低功耗芯片架构。

技术领域

本发明涉及人工智能芯片领域，尤其涉及一种高算力低功耗的数据处理系统。

背景技术

当今时代，人工智能技术日新月异，澎湃发展，从各方面影响着人们的生产和生活，推动着世界的发展和进步。数据、算法和算力，被喻为推动人工智能快速发展的三大要素。其中，算力是处理数据和运行算法的核心动力。众所周知，算力是由芯片提供，所以如何在花费适当代价的前提下，提升芯片应对各种人工智能的有效算力，并且节省功耗，成为人工智能芯片领域专家们共同努力的目标。

当前，芯片处理器（如图1所示实框内结构）一般主要由运算器和控制器组成，存储器是外置的。当处理器开始计算时，由控制器通知输入设备将输入数据传送到存储器中；然后通知运算器到存储器中取数，进行运算，且将运算结果存入存储器中；最后通知输出设备接收输出结果。其存在的缺点有：运算过程中需要用到的数据，均依赖于外部存储器，从而算力受存储带宽限制而无法有效的提高，成为传统架构最大的瓶颈之一；运算器能单独或者组合执行各种运算，但是无法实现控制等功能；控制器集中控制所有模块，效率低；运算并行度低，通常需要增加任务的流水级数以提高运算单元的利用率，增加了电路的复杂度，对片上存储器的管理成为算力发挥的难点和瓶颈。

另外，现有技术中也有采用存储器内置的方式，在一个处理器（如图2所示实框内结构）中包含有控制器、运算器和存储器。当核开始计算时，由控制器通知输入设备将输入数据传送到存储器中；然后通知运算器到存储器中取数，进行运算，且将运算结果存入存储器中；最后通知输出设备接收输出结果。这种处理器一般用于多核或者众核架构，所以运算器的功能一般比较简单，不能完成复杂的运算功能，灵活性受限；运算器仅能完成简单的运算功能，无法实现控制等功能；控制器集中控制所有模块，效率低。

本发明提供一种既保持对各种算法极高的支持度，又能高效的发挥有效算力，还能在同等工艺条件下节省功耗的高算力低功耗芯片架构。

发明内容

本发明提供了一种处理系统，所述处理系统包括：存储器和若干个处理器，每个所述处理器均具有运算功能和控制功能；所述若干个处理器中的每一个处理器分别与所述若干个处理器中的其他处理器和所述存储器相连；所述若干个处理器中的第一处理器用于接收数据源发送的数据和发送数据到数据目的地。

在本发明中，处理器同时具有运算功能和控制功能，即处理器可以根据需求进行相应的运算，也可以控制其他处理器进行相应的运算。处理器之间相互连接，既可以传输数据，也可以传输控制信息，实现了处理器之间相互配合，具有极高的灵活度。若干处理器均和内部存储器连接，共用一个内部存储器，即可以从处理系统中内置的存储器中读取运行所需的指令和参数，节省了传统架构需要从外面拿数浪费的功耗，同时也节省了从外部读取数据的时间，能把充分发挥处理器的算力。

根据本发明的一个实施方案，所述处理系统中所述若干个处理器为相同结构。

根据本发明的一个实施方案，所述处理系统中所述若干个处理器为不同结构。

根据本发明的一个实施方案，所述处理系统中所述若干个处理器中的第一处理器为路由处理器。

根据本发明的一个实施方案，所述处理系统中所述若干个处理器包括神经网络处理器和中央处理器。

根据本发明的一个实施方案，所述处理系统中所述神经网络处理器执行神经网络算法的运算。