[发明专利]一种深度学习卷积计算的方法和装置

权利要求书

1.一种深度学习卷积计算的方法，其特征在于，该方法包括：

在计算中心对静态随机存取存储器SRAM存储的至少一个目标数据进行卷积计算后，从双倍速率同步动态随机存储器DDR存储的未进行卷积计算的目标数据中选择至少一个目标数据；

将选择的DDR存储的至少一个目标数据覆盖所述SRAM存储的卷积计算已使用的至少一个目标数据或存储到所述SRAM中的空白存储区域；

其中，所述目标数据为特征图的行像素数据和/或所述特征图的卷积计算权重数据；

所述从双倍速率同步动态随机存储器DDR存储的未进行卷积计算的目标数据中选择至少一个目标数据，包括：

确定计算中心中正在进行卷积计算的目标数据所属的特征图的编号、所述目标数据在所属的特征图中的行数、计算中心中正在进行的卷积计算对应的输出通道以及计算中心中正在进行的卷积计算的所述目标数据对应的权重编号；

确定SRAM中存储的未进行卷积计算的目标数据的数目以及SRAM中存储的进行卷积计算的目标数据的数目；

根据确定的所述目标数据所属的特征图的编号、所述目标数据在所属的特征图中的行数、所述卷积计算对应的输出通道以及SRAM中存储的未进行卷积计算的目标数据的数目确定从DDR存储的目标数据中选择的初始目标数据；

根据SRAM中存储的进行卷积计算的目标数据的数目确定从DDR存储的目标数据中选择的目标数据的数目。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将选择的DDR存储的至少一个目标数据覆盖所述SRAM存储的卷积计算已使用的至少一个目标数据或存储到所述SRAM中的空白存储区域，包括：

确定选择的目标数据的存储地址；

根据确定的所述目标数据的存储地址从DDR存储的目标数据中读取所述目标数据并覆盖所述SRAM存储的卷积计算已使用的至少一个目标数据或存储到所述SRAM中的空白存储区域。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定选择的目标数据的存储地址，包括：

根据特征图的编号和特征图像素数据存储地址之间的对应关系确定选择的目标数据所属的特征图的编号对应的特征图像素数据存储地址，以及根据特征图的编号和权重系数编号存储地址之间的对应关系，确定选择的目标数据所属的特征图的编号对应的权重系数编号存储地址；

根据确定的所述目标数据所属的特征图的编号、确定目标数据所属的特征图的编号对应的权重系数编号存储地址、所述目标数据在自身所属的所述特征图中的行数、所述目标数据卷积计算对应的权重系数编号以及当前卷积的输出通道，确定所述目标数据的存储地址。

4.一种深度学习卷积计算的装置，其特征在于，该装置包括：

至少一个处理单元以及至少一个存储单元，其中，所述存储单元存储有程序代码，当所述程序代码被所述处理单元执行时，使得所述处理单元执行下列过程：

在计算中心对SRAM存储的至少一个目标数据进行卷积计算后，从DDR存储的未进行卷积计算的目标数据中选择至少一个目标数据；

将选择的DDR存储的至少一个目标数据覆盖所述SRAM存储的卷积计算已使用的至少一个目标数据或存储到所述SRAM中的空白存储区域；

其中，所述目标数据为特征图的行像素数据和/或所述特征图的卷积计算权重数据；

从DDR存储的未进行卷积计算的目标数据中选择至少一个目标数据时，确定计算中心中正在进行卷积计算的目标数据所属的特征图的编号、所述目标数据在所属的特征图中的行数、计算中心中正在进行的卷积计算对应的输出通道以及计算中心中正在进行的卷积计算的所述目标数据对应的权重编号；确定SRAM中存储的未进行卷积计算的目标数据的数目以及SRAM中存储的进行卷积计算的目标数据的数目；根据确定的所述目标数据所属的特征图的编号、所述目标数据在所属的特征图中的行数、所述卷积计算对应的输出通道以及SRAM中存储的未进行卷积计算的目标数据的数目确定从DDR存储的目标数据中选择的初始目标数据；根据SRAM中存储的进行卷积计算的目标数据的数目确定从DDR存储的目标数据中选择的目标数据的数目。