[发明专利]存储空间的分配方法、装置、终端及计算机可读存储介质

说明书

本申请属于数据存储技术领域，尤其涉及一种存储空间的分配方法、装置、终端及计算机可读存储介质，其中，所述方法包括：遍历卷积神经网络每个层组合的输入层组合和输出层组合，得到第一目标层组合；判断所述第一目标层组合的输出层组合包含的多个输入层组合中是否存在已分配存储空间的第一目标输入层组合；若所述第一目标层组合的输出层组合包含的多个输入层组合中存在已分配存储空间的第一目标输入层组合，则在存储空间映射表中记录所述第一目标输入层组合的存储空间被同时分配给所述第一目标层组合，简化卷积神经网络处理器的软件编程复杂度。

技术领域

本申请属于数据存储技术领域，尤其涉及一种存储空间的分配方法、装置、终端及计算机可读存储介质。

背景技术

卷积神经网络(CNN)由最基本的层(Layer)组成，每个Layer对应一个操作，并且，该操作的操作类型可以包括卷积操作(Convolution)、池化操作(Pooling)、按元素操作(Element-Wise)、连接操作(Concatenate)、全连接操作(Fully-Connected)、批处理归一化操作(Bath-Normalization)等。

神经网络处理器(NNP)是专门用来执行卷积神经网络计算任务的处理器。然而，目前的卷积神经网络处理器的软件编程复杂度普遍较高。

发明内容

本申请实施例提供一种存储空间的分配方法、装置、终端及计算机可读存储介质，可以简化卷积神经网络处理器的软件编程复杂度。

本申请实施例第一方面提供一种存储空间的分配方法，包括：

遍历卷积神经网络每个层组合的输入层组合和输出层组合，得到第一目标层组合；所述第一目标层组合的输出层组合包含多个输入层组合；

为每个所述第一目标层组合分配存储空间；

其中，在为每个所述第一目标层组合分配存储空间时包括：

判断所述第一目标层组合的输出层组合包含的多个输入层组合中是否存在已分配存储空间的第一目标输入层组合；

若所述第一目标层组合的输出层组合包含的多个输入层组合中存在已分配存储空间的第一目标输入层组合，则在存储空间映射表中记录所述第一目标输入层组合的存储空间被同时分配给所述第一目标层组合，并将所述第一目标输入层组合的存储空间被使用一次时所需的空间大小记录为size1+size2，将所述第一目标输入层组合的存储空间被重复使用时所需的空间大小记录为size1+size2与size_max1之间的较大值；其中，size1为所述第一目标输入层组合的存储空间历史记录的被使用一次时所需的存储空间大小，size2为所述第一目标层组合的计算结果需要占用的存储空间大小，size_max1为所述第一目标输入层组合的存储空间历史记录的被重复使用时所需的存储空间大小。

本申请实施例第二方面提供一种存储空间的分配装置，包括：

遍历单元，用于遍历卷积神经网络每个层组合的输入层组合和输出层组合，得到第一目标层组合；所述第一目标层组合的输出层组合包含多个输入层组合；

分配单元，用于为每个所述第一目标层组合分配存储空间；

所述分配单元在为每个所述第一目标层组合分配存储空间时，还用于：

判断所述第一目标层组合的输出层组合包含的多个输入层组合中是否存在已分配存储空间的第一目标输入层组合；