[发明专利]数据处理装置和控制方法

说明书

本发明公开一种数据处理装置和控制方法。提供一种实现与包含多个层的神经网络对应的计算的数据处理装置。处理单元包括多个处理器，该多个处理器通过流水线处理顺序地计算各个块的数据，每个块与一个层中的特征面的一部分对应。控制单元基于所述神经网络的结构信息确定所述块的数据的计算次序，并且向所述多个处理器发送控制所述计算次序的命令。

技术领域

本发明涉及数据处理装置和控制方法，尤其涉及使用神经网络的处理，例如，诸如用于识别对象数据中的特定模式的处理等处理。

背景技术

使用神经网络的计算处理被应用于越来越多的领域。例如，深度学习的进步促使图像识别的精度的提高。卷积神经网络(CNN，Convolutional Neural Networks)通常被用于深度学习。

使用诸如CNN等的神经网络的计算处理包括很多积和运算(product-sumoperation)，并且存在有效地实现这样的运算的需求。取决于处理的目的，也存在通过使用由各种方式构成的神经网络来实现操作的需求。因此，需要能够通过使用各种神经网络来有效地实现操作的数据处理装置，从而在诸如移动终端、车载设备等嵌入式系统中使用这样的神经网络。

作为用于使用神经网络来有效地实现操作的配置，日本专利申请特开2017-156941披露了并行地实现如下处理：前一层中的池化处理，以及后一层中的归一化处理所需的统计处理。

发明内容

根据本发明的一实施例，一种实现与包含多个层的神经网络对应的计算的数据处理装置，包括：处理单元，其包括多个处理器，该多个处理器通过流水线处理顺序地计算各个块的数据，每个块与一个层中的特征面的一部分对应；以及控制单元，用于基于所述神经网络的结构信息确定所述块的数据的计算次序，并且向所述多个处理器发送控制所述计算次序的命令。

根据本发明的另一实施例，一种用于实现与包含多个层的神经网络对应的计算的控制方法，包括：用多个处理器进行流水线处理以计算各个块的数据，每个块与一个层中的特征面的一部分对应；基于所述神经网络的结构信息确定所述块的数据的计算次序；以及向所述多个处理器发送控制所述计算次序的命令。

根据下面对示例性实施例的描述(参照附图)，本发明的其他特征将变得清楚。

附图说明

图1是例示根据一实施例的数据处理器的示例的框图。

图2是例示根据一实施例的数据处理装置的示例的框图。

图3是例示根据一实施例的由数据处理装置实现的处理的流程图。

图4是例示神经网络的结构的示例的图。

图5是例示根据一实施例的由控制器实现的处理的流程图。

图6是例示根据一实施例的由控制器实现的处理的流程图。

图7是例示根据一实施例的控制命令的生成次序的图。

图8A和8B是例示控制命令的格式及系数保持单元中的数据布置的图。

图9A和9B是例示网络信息及各个处理层的处理参数的图。

图10是例示根据一实施例的流水线处理的时序图。

图11是例示根据一实施例的由控制器实现的处理的流程图。

图12是例示根据一实施例的数据处理器的示例的框图。

图13是例示神经网络的结构的示例的图。

具体实施方式