[发明专利]一种数据处理方法及装置

说明书

本发明实施例提供一种数据处理方法及装置，该方法包括：接收包括输入数据和输入数据对应的功能层类型的输入信息；使用功能层类型对应的资源分配方式为输入数据分配第一紧耦合内存TCM空间；使用功能层类型对应的数据切割方式切割输入数据；使用功能层类型对应的卷积神经网络CNN算子在第一TCM空间处理切割后的输入数据。实施本发明实施例，可以提高通用性。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种数据处理方法及装置。

背景技术

随着人工智能的不断普及，用于实现人工智能的算法越来越多。而这些算法对数据的处理一般都是在数字信号处理器(digital signal processor，DSP)中进行的，因此，先需要对不同的数据分配不同的紧耦合内存(tightly coupled memories，TCM)以便对数据进行处理。目前，不同的数据分配多少TCM空间一般由用户预先分配好再写入DSP。因此，针对每次处理的数据都需要用户提前分配好TCM空间并写入DSP，通用性较差。

发明内容

本发明实施例提供一种数据处理方法及装置，用于提高通用性。

本发明实施例第一方面提供一种数据处理方法，包括：

接收包括输入数据和所述输入数据对应的功能层类型的输入信息；

使用所述功能层类型对应的资源分配方式为所述输入数据分配第一TCM空间；

使用所述功能层类型对应的数据切割方式切割所述输入数据；

使用所述功能层类型对应的卷积神经网络(convolutional neural networks，CNN)算子在所述第一TCM空间处理切割后的输入数据。

由于使用功能层类型对应的资源分配方式为输入数据分配TCM空间，对所有的数据都适用，而不需要用户针对不同的数据进行预先分配并写入DSP，因此，可以提高资源分配的通用性。

作为一种可能的实施方式，所述方法还包括：

从功能层库中获取所述功能层类型对应的功能层；

所述使用所述功能层类型对应的资源分配方式为所述输入数据分配第一TCM空间包括：

使用所述功能层对应的资源分配方式为所述输入数据分配第一TCM空间；

所述使用所述功能层类型对应的数据切割方式切割所述输入数据包括：

使用所述功能层对应的数据切割方式切割所述输入数据；

所述使用所述功能层类型对应的CNN算子在所述第一TCM空间处理切割后的输入数据包括：

使用所述功能层对应的CNN算子在所述第一TCM空间处理切割后的输入数据。

可见，在功能层库中包括多种功能层，可以根据功能层类型的不同选择不同的功能层，可以得到合适的资源分配方式、数据切割方式和CNN算子，从而可以提高数据处理效率。

作为一种可能的实施方式，所述方法还包括：

解析所述输入信息得到输入数据属性，所述输入数据属性包括输入数据类型；

所述使用所述功能层对应的资源分配方式为所述输入数据分配第一TCM空间包括：

使用所述功能层对应的资源分配方式根据所述输入数据类型，计算所述输入数据的数据量；

根据所述输入数据的数据量确定所述输入数据所需空间大小；

将TCM中所述输入数据所需空间大小的空间分配给所述输入数据，得到第一TCM空间。