[发明专利]深度学习算法的编译方法、装置及相关产品

说明书

本公开涉及深度学习算法的编译方法、装置及相关产品，所述产品包括控制器单元，所述控制器单元包括：指令缓存单元、指令处理单元和存储队列单元；所述指令缓存单元，用于存储所述人工神经网络运算关联的计算指令；所述指令处理单元，用于对所述计算指令解析得到多个运算指令；所述存储队列单元，用于存储指令队列，该指令队列包括：按该队列的前后顺序待执行的多个运算指令或计算指令。通过以上方法，本公开可以提高相关产品在进行神经网络模型的运算时的运算效率。

技术领域

本公开涉及深度学习领域，尤其涉及一种深度学习算法的编译方法、装置及相关产品。

背景技术

在人工智能技术领域，神经网络算法是最近非常流行的一种机器学习算法，在各种领域中都取得了非常好的效果，比如图像识别，语音识别，自然语言处理等。随着神经网络算法的发展，算法的复杂度也越来越高，为了提高识别度，模型的规模也在逐渐增大。

发明内容

有鉴于此，本公开提出了一种深度学习算法的编译方法、装置及相关产品，能够提升深度学习算法针对相应硬件平台的性能优化效果。

根据本公开的第一方面，提供了一种深度学习算法的编译方法，所述方法包括：接收深度学习编程库接口传递的操作数据；获取所述操作数据包括的操作指令；判断所述操作指令的指令类型，根据判断结果执行与所述指令类型相应的编译操作，得到所述深度学习算法的二进制代码。

根据本公开的第二方面，提供了一种深度学习算法的编译装置，包括：操作数据接收模块，用于接收深度学习编程库接口传递的操作数据；操作指令获取模块，用于获取所述操作数据包括的操作指令；编译模块，用于判断所述操作指令的指令类型，根据判断结果执行与所述指令类型相应的编译操作，得到所述深度学习算法的二进制代码。

根据本公开的第三方面，提供了一种深度学习运算装置，所述深度学习运算装置包括如上述第二方面所述的深度学习算法的编译装置，所述深度学习运算装置用于完成设定的深度学习运算。

根据本公开的第四方面，提供了一种组合运算装置，所述组合运算装置包括如上述第三方面所述的深度学习运算装置，通用互联接口和其他处理装置；所述深度学习运算装置与所述其他处理装置进行交互，共同完成用户指定的计算操作。

根据本公开的第五方面，提供了一种深度学习芯片，所述深度学习芯片包括：如上述第二方面所述的深度学习算法的编译装置；或者，如上述第三方面所述的深度学习运算装置；或者，如上述第四方面所述的组合运算装置。

根据本公开的第六方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：如上述第二方面所述的深度学习算法的编译装置；或者，如上述第三方面所述的深度学习运算装置；或者，如上述第四方面所述的组合运算装置；或者，如上述第五方面所述的深度学习芯片。

通过接收深度学习编程库接口传递的操作数据，根据操作数据中操作指令的指令类型，执行与指令类型相应的编译操作，得到深度学习算法的二进制代码，根据本公开的各方面实施例的深度学习算法的编译方法、装置及相关产品，能够使得编译过程根据操作指令的类型不同而适应性地发生改变，从而大大提升编译的灵活性和编译效率，有效的提升深度学习算法针对相应硬件平台的性能优化效果，继而提升深度学习处理器的处理性能。

根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本公开的其它特征及方面将变得清楚。

附图说明

包含在说明书中并且构成说明书的一部分的附图与说明书一起示出了本公开的示例性实施例、特征和方面，并且用于解释本公开的原理。

图1示出根据本公开一实施例的深度学习算法的编译方法的流程图。

图2示出根据本公开一实施例的神经演算编程库接口的总体架构示意图。

图3示出根据本公开一实施例的张量数据的属性、分类以及含义之间的对应关系图。