[发明专利]基于脉动阵列的神经网络处理装置

权利要求书

1.一种神经网络处理装置，其特征在于，包括：

脉动阵列，包括多个计算单元；

控制单元，用于发送控制信号，所述控制信号指示如下神经网络操作中的任一种：卷积操作、平均池化操作以及最大化操作；

所述脉动阵列中的各个计算单元用于，接收所述控制信号、输入特征数据、权重以及来自沿所述脉动阵列的第二维度的上一级计算单元的第一中间处理结果；根据所述控制信号，对所述输入特征数据、所述权重以及所述第一中间处理结果进行神经网络相关操作，获得第二中间处理结果；向沿着所述脉动阵列的所述第二维度的下一级计算单元发送所述第二中间处理结果；向沿着所述脉动阵列的第一维度的下一级计算单元发送所述输入特征数据；

处理单元，所述处理单元与所述脉动阵列输出端的计算单元连接，所述处理单元用于接收所述控制信号以及所述脉动阵列输出端的计算单元输出的第二中间处理结果，根据所述控制信号对所述第二中间处理结果进行神经网络相关操作，获得神经网络输出结果。

2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，在所述控制信号指示最大池化操作或平均池化操作时，所述权重的值为1。

3.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，在所述控制信号指示卷积操作时，所述权重在所述脉动阵列中的分布方式与所述权重在卷积核中的分布方式一致或呈镜像。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的装置，其特征在于，所述装置包括：

特征数据存储器，用于存储输入特征数据；

权重存储器，用于存储权重；

所述控制单元用于，将所述特征数据存储器中的输入特征数据载入所述脉动阵列，将所述权重存储器中的权重载入所述脉动阵列。

5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

另一权重存储器，用于在所述控制信号指示卷积操作时，预存下一次卷积操作的权重。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的装置，其特征在于，所述各个计算单元包括：

权重寄存器，用于存储权重；

特征寄存器，用于存储输入特征数据，还用于向沿着所述脉动阵列的所述第一维度的后一级计算单元转发所述输入特征数据；

乘法器，所述乘法器与所述权重寄存器和所述特征寄存器连接，所述乘法器用于输出所述权重与所述输入特征数据的乘积；

加法器，与所述乘法器里连接；

在所述控制信号指示卷积操作或平均池化操作时，所述加法器用于，接收所述乘积与来自沿着所述第二维度的前一级计算单元的第一中间处理结果，对所述乘积与所述第一中间处理结果进行累加，获得第二中间处理结果，向沿着所述第二维度的后一级计算单元发送所述第二中间处理结果。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，

在所述控制信号指示最大池化操作时，所述加法器用于，接收所述乘积与所述第一中间处理结果，输出所述乘积与所述第一中间处理结果的相减结果；

所述计算单元还包括：

选择器，与所述加法器和所述乘法器连接，在所述控制信号指示最大池化操作时，所述选择器用于接收所述乘积、所述相减结果、以及所述第一中间处理结果，根据所述相减结果从所述乘积与所述第一中间处理结果中选择出最大值，并向沿着所述第二维度的后一级计算单元发送第二中间处理结果，所述第二中间处理结果为所述最大值。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述计算单元还包括：

比较器，与所述乘法器连接；

在所述控制信号指示最大池化操作时，所述比较器用于接收所述乘积与所述第一中间结果，并输出所述乘积与所述第一中间结果中的最大值，向沿着所述第二维度的后一级计算单元发送第二中间处理结果，所述第二中间处理结果为所述最大值。