[发明专利]一种高效的卷积神经网络运算指令集架构构建方法及装置、服务器

权利要求书

1.一种高效的卷积神经网络运算指令集架构构建方法，其特征在于：指令由指令包进行组织，每个指令包包含多条指令；

每条所述指令均包含opcode信息，所述opcode信息用于标识本条指令所在指令包内的序号，以及作为指令包的起始和结尾标志；

每个所述指令包均包含instinfo、instdepend、instpara信息；

所述instinfo信息用于标识指令包的类型，所述指令包的类型为多种，每种类型的指令包对应由一个独立的执行单元执行，不同类型的指令包由控制模块分发到对应的执行单元；

所述instdepend信息，用于指定指令所需的硬件资源，以及指令间的依赖关系，结合调度策略，确保指令在乱序发射状态下得到正确的执行结果；

所述instpara信息，用于指定指令包的其他参数信息；

指令包的类型包括Load FM、load WT、Cal和Save；

所述的Load FM类型的指令包，用于将卷积运算所需的输入特征图数据由片外空间加载到片内空间；

所述的load WT类型的指令包，用于将卷积运算所需的权重和偏置参数由片外空间加载到片内空间；

所述的Cal类型的指令包，用于进行卷积运算，并将运算结果存储到片内空间；

所述的Save类型的指令包，用于将卷积运算得到的运算结果由片内空间存储到片外空间；

所述硬件资源包括Feature Map资源、Weight资源和Save资源；Feature Map资源用来存储卷积运算所需的输入特征图数据，Weight资源用来存储卷积运算所需的权重和偏置参数，Save资源用来存储卷积运算的结果，每种资源都有ping和pong两份，且ping和pong都有独立的ready信号；

所述的调度策略执行过程如下：

Load FM类型的指令包需要用到Feature Map资源，只有当指令所需资源的ready信号清零时，指令才能够执行，否则阻塞，直到所需资源的ready信号清零；load WT和Save类型的指令包同理，load WT类型的指令包需要用到Weight资源，只有当指令所需资源的ready信号清零时，指令才能够执行，否则阻塞，直到所需资源的ready信号清零；Save类型的指令包需要用到Save资源，只有当指令所需资源的ready信号清零时，指令才能够执行，否则阻塞，直到所需资源的ready信号清零；Cal类型的指令包需要用到上述的Feature Map资源、Weight资源、以及Save资源，只有当指令所需的三种资源的ready信号都被置位时，指令才能够执行，否则阻塞，直到三种资源的ready信号均被置位。

2.根据权利要求1所述的高效的卷积神经网络运算指令集架构构建方法，其特征在于：每个指令包所包含的指令条数是可变的，每个指令包包含的指令条数由该指令包所包含的信息量决定，每条指令占用64Bit内存空间。

3.根据权利要求1所述的高效的卷积神经网络运算指令集架构构建方法，其特征在于：同一类型的指令包由执行单元按顺序执行；

多个执行单元之间可并行执行指令包。