[发明专利]通过用于机器学习的处理装置对易失性存储器进行的并行存取

权利要求书

1.一种系统，其包括：

处理装置；

多个存储器区域，其配置成存储由所述处理装置使用的数据；和

至少一个控制器，其耦合到所述多个存储器区域且配置成：

从所述多个存储器区域中的第一存储器区域读取数据，其包含从所述第一存储器区域读取第一数据，所述第一数据供所述处理装置用于与机器学习相关联的处理；以及

将数据写入到所述多个存储器区域中的第二存储器区域，其包含将第二数据写入到所述第二存储器区域；

其中读取所述第一数据与写入所述第二数据并行地进行。

2.根据权利要求1所述的系统，其中所述至少一个控制器包括相应控制器，所述相应控制器用于对所述存储器区域中的每一个进行读取或写入存取。

3.根据权利要求1所述的系统，其中当读取所述第一数据时所述第一存储器区域在连续突发模式下使用。

4.根据权利要求3所述的系统，其中当写入所述第二数据时所述第二存储器区域在连续突发模式下使用。

5.根据权利要求1所述的系统，其中：

所述第一数据用作对神经网络的输入；

所述第二数据是来自所述神经网络的输出；且

在所述与机器学习相关联的处理期间，所述第一存储器区域在只读模式下操作，且所述第二存储器区域在只写模式下操作。

6.根据权利要求1所述的系统，其中所述多个存储器区域中的每一个是易失性存储器中的存储体。

7.根据权利要求6所述的系统，其中所述易失性存储器是动态随机存取存储器。

8.根据权利要求1所述的系统，其中所述处理装置、所述多个存储器区域和所述至少一个控制器安置在同一芯片或裸片上，且所述处理装置使用所述第一数据作为对用于机器学习的计算机模型的输入。

9.根据权利要求8所述的系统，其中所述计算机模型是神经网络。

10.根据权利要求8所述的系统，其中所述处理装置提供所述第二数据作为来自所述计算机模型的输出。

11.根据权利要求1所述的系统，其中：

所述处理装置提供来自计算机模型的输出数据；

将所述输出数据写入到所述第二存储器区域；且

使所述输出数据结构化为存储在所述第二存储器区域中，使得在随后通过所述处理装置从所述第二存储器区域读取以供所述计算机模型使用时依序存取所述输出数据。

12.一种方法，其包括：

通过第一控制器且响应于来自处理装置的请求，从多个存储器区域中的第一存储器区域读取第一数据；

通过所述处理装置进行与神经网络相关联的处理，其中所述第一数据是对所述神经网络的输入，且第二数据提供为来自所述神经网络的输出；

通过所述处理装置对所述第二数据进行结构化以存储在所述多个存储器区域中的第二存储器区域中，使得在随后从所述第二存储器区域读取时能够依序存取所述第二数据以供所述神经网络使用；以及

通过第二控制器将所述第二数据写入到所述第二存储器区域，其中写入所述第二数据与读取所述第一数据并行地进行。

13.根据权利要求12所述的方法，其进一步包括通过所述第二控制器从所述第二存储器区域读取所述第二数据，其中所述第二数据从所述第二存储器区域依序存取以用作对所述神经网络的输入。

14.根据权利要求12所述的方法，其进一步包括通过第三控制器从所述多个存储器区域中的第三存储器区域读取第三数据，其中读取所述第二数据与读取所述第三数据并行地进行，且其中所述第三数据用作对所述神经网络的输入。