[发明专利]神经网络处理组件及多神经网络处理方法在审

专利信息
申请号: 202210193974.0 申请日: 2022-03-01
公开(公告)号: CN114358269A 公开(公告)日: 2022-04-15
发明(设计)人: 赵蓉;马松辰;张伟豪;裴京;施路平 申请(专利权)人: 清华大学
主分类号: G06N3/063 分类号: G06N3/063;G06N3/04
代理公司: 北京林达刘知识产权代理事务所(普通合伙) 11277 代理人: 刘新宇
地址: 100084*** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 神经网络 处理 组件 方法
【权利要求书】:

1.一种神经网络处理组件,其特征在于,所述组件包括多个执行单元,所述执行单元包括:控制器、多个处理器、内存和路由器,

所述内存用于存储处理任务所需的任务数据和/或所述处理器获得的所述任务的处理结果;

所述控制器为所述执行单元的独立控制器,用于根据所述任务,调用所述处理器读取所述任务数据,以执行所述任务,其中,所述神经网络处理组件通过所述控制器控制多个执行单元在相同时刻执行相同或不同任务,或者控制一个执行单元在相同或不同时刻执行不同任务,所述控制器用于按照任务队列,调用所述处理器执行所述任务队列中的任务;

所述处理器用于根据所述任务数据,执行所述任务,获得所述处理结果;

所述路由器用于接收所述任务数据和/或发送所述处理结果。

2.根据权利要求1所述的组件,其特征在于,所述执行单元还包括:

数据整理器,用于对所述处理器读取的所述任务数据进行整理,获得整理后的任务数据,所述整理后的任务数据符合所述处理器的处理规则;和/或

对所述处理结果进行整理,获得整理后的处理结果,所述整理后的处理结果符合所述内存的存储规则。

3.一种多神经网络处理方法,其特征在于,包括:

确定多神经网络任务的处理时序,并确定根据权利要求1或2所述的神经网络处理组件中,用于处理各所述神经网络任务的目标执行单元;

根据所述处理时序,通过所述目标执行单元,对所述神经网络任务进行处理,获得执行结果。

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,根据所述处理时序,通过所述目标执行单元,对所述神经网络任务进行处理,获得执行结果,包括:

根据所述处理时序确定所述神经网络任务的当前进程;

根据所述神经网络任务的当前进程,确定与所述当前进程对应的第一目标执行单元;

根据所述第一目标执行单元,获得与所述当前进程对应的第一执行结果;

根据所述第一执行结果,获得所述执行结果。

5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,根据所述处理时序,通过所述目标执行单元,对所述神经网络任务进行处理,获得执行结果,包括:

根据所述处理时序确定第一神经网络任务的当前的第一进程,和第二神经网络任务当前的第二进程;

根据所述第一进程,确定与所述第一进程对应的第二目标执行单元,并根据所述第二进程,确定与所述第二进程对应的第三目标执行单元;

在所述第二目标执行单元和所述第三目标执行单元中,确定所述第一神经网络任务和所述第二神经网络任务的交互进程对应的第四目标执行单元,其中,当前的所述第一进程和所述第二进程为所述交互进程,所述第二目标执行单元包括所述第四目标执行单元,所述第三目标执行单元包括所述第四目标执行单元;

根据所述第四目标执行单元,获得与所述交互进程对应的第二执行结果;

根据所述第二执行结果,获得所述执行结果。

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述交互进程包括第一神经网络任务和所述第二神经网络任务之间出现数据交互时的进程。

7.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

关闭所述神经网络处理组件中的非目标执行单元。

8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,关闭所述神经网络处理组件中的非目标执行单元,包括:

根据所述神经网络任务的处理时序以及所述处理时序的各进程中的目标执行单元,关闭所述各进程中的非目标执行单元。

9.一种多神经网络处理装置,其特征在于,包括:

目标执行单元确定模块,用于确定多个神经网络任务的处理时序,并确定根据神经网络处理组件中,用于处理各所述神经网络任务的目标执行单元;

执行模块,用于根据所述处理时序,通过所述目标执行单元,对所述神经网络任务进行处理,获得执行结果。

10.一种电子设备,其特征在于,包括:根据权利要求1或2所述的神经网络处理组件。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于清华大学,未经清华大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202210193974.0/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top