[发明专利]存储装置、存储控制器和操作神经处理器的方法在审
申请号: | 202011179725.3 | 申请日: | 2020-10-29 |
公开(公告)号: | CN112748876A | 公开(公告)日: | 2021-05-04 |
发明(设计)人: | 林真洙;薛昶圭;张宰薰;邵惠晶;孙弘乐;尹弼相 | 申请(专利权)人: | 三星电子株式会社 |
主分类号: | G06F3/06 | 分类号: | G06F3/06;G06F8/61;G06F15/78;G06N3/063;G06N20/00 |
代理公司: | 北京铭硕知识产权代理有限公司 11286 | 代理人: | 黄晓燕;张川绪 |
地址: | 韩国京畿*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 存储 装置 控制器 操作 神经 处理器 方法 | ||
提供了存储装置、存储控制器和操作神经处理器的方法。所述存储装置包括:接口电路,被配置为从主机接收应用信息;现场可编程门阵列(FPGA);神经处理器(NPU);和中央处理器(CPU),被配置为:使用应用信息从存储在存储器中的多个硬件镜像之中选择硬件镜像,并且使用选择的硬件镜像来重新配置FPGA。NPU被配置为使用重新配置的FPGA执行操作。
本专利申请要求于2019年10月30日在韩国知识产权局提交的第10-2019-0136595号韩国专利申请的优先权,所述韩国专利申请的公开通过引用全部包含于此。
技术领域
本公开涉及一种电子设备,更具体地,涉及一种包括神经处理器的电子设备。
背景技术
人工智能(AI)功能已经被利用于各个领域中。例如,人工智能功能可用于在各种电子设备(诸如,个人计算机、膝上型计算机、平板、智能电话以及数码相机)中执行语音识别和图像分类。AI功能通常执行复杂且耗时的计算操作。这些计算操作可能需要具有高操作速度和用于处理数据的大容量高速存储器的计算电路来实现。然而,计算电路通常非常昂贵并占用大量的物理空间。因此,通常使用访问这些计算电路中的一个或多个的远程数据中心来执行人工智能功能。
发明内容
本公开的至少一个实施例提供了一种可重新配置的神经处理器和包括该可重新配置的神经处理器的电子设备。
根据发明构思的示例性实施例,提供了一种存储装置,所述存储装置包括:接口电路,被配置为从主机接收应用信息;现场可编程门阵列(FPGA);神经处理器(NPU);和中央处理器(CPU),被配置为:使用应用信息从存储在存储器中的多个硬件镜像之中选择硬件镜像,并且使用选择的硬件镜像来重新配置FPGA。NPU被配置为使用重新配置的FPGA执行操作。
根据发明构思的示例性实施例,提供了一种存储控制器,所述存储控制器包括:神经处理器(NPU);现场可编程门阵列(FPGA);非易失性存储器(NVM)控制器,经由专用通道连接到位于存储控制器外部的NVM装置,NVM装置存储多个硬件镜像;和数据总线,连接NPU、FPGA和NVM控制器。NVM控制器从NVM装置选择所述多个硬件镜像中的与接收的应用信息对应的一个硬件镜像,并且使用选择的硬件镜像来重新配置FPGA。
根据发明构思的示例性实施例,提供了一种移动装置,所述移动装置包括:主机装置;存储装置,具有装置控制器和存储多个硬件镜像的非易失性存储器(NVM),装置控制器具有第一神经处理器(NPU);和接口电路,被配置为使主机装置和存储装置能够彼此通信。装置控制器被配置为:使用从主机装置接收的应用信息从所述多个硬件镜像之中选择硬件镜像,并且使用选择的硬件镜像来重新配置第一NPU的现场可编程门阵列(FPGA)。
根据发明构思的示例性实施例,一种操作神经处理器(NPU)的方法包括:由NPU从主机装置接收应用信息和数据;由NPU使用应用信息从存储器选择多个硬件镜像中的一个;由NPU将选择的硬件镜像加载到NPU内的现场可编程门阵列(FPGA)以配置FPGA;和由NPU使用配置的FPGA对数据执行与应用信息相关联的机器学习算法以生成结果。
附图说明
通过参照附图详细描述本公开的示例性实施例,本公开的方面和特征将变得更加清楚,其中:
图1是示出根据发明构思的示例性实施例的计算系统的框图;
图2是示出根据发明构思的示例性实施例的神经处理器的操作的示图;
图3是示出根据发明构思的示例性实施例的现场可编程门阵列(FPGA)的配置的示图;
图4是示出根据发明构思的示例性实施例的神经处理器的操作方法的流程图;
图5是示出根据发明构思的示例性实施例的神经处理器的操作方法的流程图;
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