[发明专利]神经网络的计算方法、加速器、计算机可读存储介质在审

专利信息
申请号: 202111268496.7 申请日: 2021-10-28
公开(公告)号: CN114004350A 公开(公告)日: 2022-02-01
发明(设计)人: 王佳东;牛昕宇;蔡权雄 申请(专利权)人: 深圳鲲云信息科技有限公司
主分类号: G06N3/063 分类号: G06N3/063;G06N3/04;G06N3/08;G06F13/28
代理公司: 深圳市恒程创新知识产权代理有限公司 44542 代理人: 赵正琪
地址: 518000 广东省深圳市福田区福保*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 神经网络 计算方法 加速器 计算机 可读 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种神经网络的计算方法,其特征在于,应用于加速器,其中,所述加速器包括控制器、直接存储器存取DMA模块、至少两个寄存器以及与所述寄存器连接的解码器,所述神经网络的计算方法包括:

控制直接存储器存取DMA模块获取外部缓存的配置数据,并将所述配置数据缓存至所述寄存器;

从所述寄存器缓存的配置数据中获取目标配置数据,并将所述目标配置数据发送至所述解码器;

控制所述解码器对所述目标配置数据进行解码,得到解码后的目标配置数据;

接收解码后的所述目标配置数据,根据所述目标配置数据以及计算数据执行神经网络计算,得到计算结果。

2.如权利要求1所述的神经网络的计算方法,其特征在于,所述从所述寄存器缓存的配置数据中获取目标配置数据的步骤包括:

获取所述寄存器的数据指针当前指向的指针位置;

确定所述指针位置缓存的配置数据为所述目标配置数据;

获取所述目标配置数据。

3.如权利要求1所述的神经网络的计算方法,其特征在于,所述控制所述解码器对所述目标配置数据进行解码,得到解码后的目标配置数据的步骤包括:

控制解码器对所述目标配置数据进行解码,得到解码后的所述目标配置数据。

4.如权利要求1所述的神经网络的计算方法,其特征在于,所述从所述寄存器缓存的配置数据中获取目标配置数据,并将所述目标配置数据发送至所述解码器的步骤之前,包括:

获取所述解码器当前的解码状态;

在所述解码器的解码状态为空闲状态时,执行从所述寄存器缓存的配置数据中获取目标配置数据,并将所述目标配置数据发送至所述解码器的步骤。

5.如权利要求1所述的神经网络的计算方法,其特征在于,所述控制直接存储器存取DMA模块获取外部缓存的配置数据,并将所述配置数据缓存至所述寄存器的步骤之前,包括:

获取所述配置数据的数据量;

当所述配置数据的数据量大于预设数据量时,执行所述控制直接存储器存取DMA模块获取外部缓存的配置数据,并将所述配置数据缓存至所述寄存器的步骤;

当所述配置数据的数据量小于预设数据量时,通过配置总线获取所述配置数据。

6.如权利要求1所述的神经网络的计算方法,其特征在于,所述接收解码后的所述目标配置数据,根据所述目标配置数据以及计算数据执行神经网络计算,得到计算结果的步骤之前,还包括:

从所述直接存储器存取DMA模块获取所述计算数据。

7.如权利要求1所述的神经网络的计算方法,其特征在于,所述接收解码后的所述目标配置数据,根据所述目标配置数据以及计算数据执行神经网络计算,得到计算结果的步骤之后,还包括:

将所述计算结果缓存至外部存储器。

8.一种加速器,其特征在于,所述加速器包括控制器、直接存储器存取DMA模块、至少两个寄存器以及与所述寄存器连接的解码器,所述加速器上存储有神经网络的计算程序,所述神经网络的计算程序执行如权利要求1-7任一所述的神经网络的计算方法。

9.一种计算机可读存储介质,其特征在于,其上存储有神经网络的计算程序,所述神经网络的计算程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述的神经网络的计算方法。

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