[发明专利]一种并行计算方法及装置在审
| 申请号： | 202011059959.4 | 申请日： | 2020-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN112132275A | 公开（公告）日： | 2020-12-25 |
| 发明（设计）人： | 王丹阳;林军;谢逍茹;陶为 | 申请（专利权）人： | 南京风兴科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京弘权知识产权代理事务所(普通合伙) 11363 | 代理人： | 逯长明;许伟群 |
| 地址： | 210032 江苏省南京市*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 并行 计算方法 装置 | ||
1.一种并行计算方法，其特征在于，适用于稀疏神经网络处理器，包括以下步骤：
卷积计算单元获取待处理图像数据，所述待处理图像数据包括：图像通道和图像尺寸；根据所述图像通道和图像尺寸生成并行度；根据所述并行度对所述图像数据进行卷积计算，得到单元计算结果；
处理单元处理所述单元计算结果，得到卷积计算结果；
累加器将所述卷积计算结果进行累加。
2.根据权利要求1所述的一种并行计算方法，其特征在于：
当生成并行度的值为N时，M个卷积计算单元被平均配置为N个计算组对N个图像通道进行卷积运算，得到N个单元计算结果。
3.根据权利要求2所述的一种并行计算方法，其特征在于，所述处理单元，包括：连接器和加法器；
所述连接器组合单元计算结果得到通道计算结果；
所述加法器将所述通道计算结果相加得到卷积计算结果。
4.根据权利要求3所述的一种并行计算方法，其特征在于：
如果N小于M，所述连接器组合单元计算结果得到通道计算结果；
如果N等于M，所述单元计算结果等于通道计算结果；
如果N大于1，所述加法器将通道计算结果相加得到卷积计算结果。
5.一种并行计算装置，其特征在于，用于稀疏神经网络处理器，包括：
卷积计算单元(1)，用于获取待处理图像数据，所述待处理图像数据包括：图像通道和图像尺寸；根据所述图像通道和图像尺寸生成并行度；根据所述并行度对所述待处理图像数据进行卷积计算，得到单元计算结果；
处理单元(2)，用于处理所述单元计算结果，得到卷积计算结果；
累加器(3)，将所述卷积计算结果进行累加。
6.根据权利要求5所述的一种并行计算装置，其特征在于，所述卷积计算单元(1)被进一步配置为：
当生成并行度的值为N时，M个卷积计算单元被平均配置为N个计算组对N个图像通道进行卷积运算，得到N个单元计算结果。
7.根据权利要求6所述的一种并行计算装置，其特征在于，所述处理单元(2)包括：连接器(21)和加法器(22)；
所述连接器(21)组合单元计算结果得到通道计算结果；
所述加法器(22)将通道计算结果相加得到卷积计算结果。
8.根据权利要求7所述的一种并行计算装置，其特征在于，所述处理单元(2)被进一步配置为：
如果N小于M，所述连接器组合单元计算结果得到通道计算结果；
如果N等于M，所述单元计算结果等于通道计算结果；
如果N大于1，所述加法器将通道计算结果相加。
9.根据权利要求8所述的一种并行计算装置，其特征在于，所述并行计算装置同时在第一并行度、第二并行度、第三并行度以及第四并行度情况下运行。
10.根据权利要求9所述的一种并行计算装置，其特征在于，还包括选择器(4)，当所述并行装置同时在四种并行度下运行时，所述选择器(4)区分不同并行度情况下的卷积运算结果，按照不同并行度情况下计算的卷积运算结果输入累加器(3)进行累加。
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