[发明专利]在稀疏值映射到非零值的情况下针对深度学习的压缩在审
| 申请号： | 201811398182.7 | 申请日： | 2018-11-22 |
| 公开（公告）号： | CN109961392A | 公开（公告）日： | 2019-07-02 |
| 发明（设计）人： | A·辛格;B·答加;M·比哈尔 | 申请（专利权）人： | 英特尔公司 |
| 主分类号： | G06T1/20 | 分类号： | G06T1/20;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海专利商标事务所有限公司 31100 | 代理人： | 张欣;黄嵩泉 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 美国;US |
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| 摘要： | 本文所描述的实施例提供了一种处理装置，所述处理装置包括计算逻辑，所述计算逻辑用于生成卷积神经网络(CNN)的神经网络数据并将所述神经网络数据写入存储器缓冲器。所述计算逻辑另外包括直接存储器存取(DMA)控制器，所述DMA控制器包括具有编码单元和解码单元的硬件编解码器，所述DMA控制器用于：从所述存储器缓冲器读取所述神经网络数据；经由所述编码单元对所述神经网络数据进行编码；将经编码神经网络数据写入与所述处理装置耦合的存储器设备中；将所述经编码神经网络数据的元数据写入与所述处理装置耦合的所述存储器设备；并且响应于来自所述计算逻辑的请求而经由所述解码单元对经编码神经网络数据进行解码。 | ||
| 搜索关键词： | 处理装置 计算逻辑 神经网络 编码神经 网络数据 存储器设备 编码单元 耦合的 写入 缓冲器 数据写入存储器 直接存储器存取 读取 存储器缓冲器 卷积神经网络 解码 编解码器 解码单元 控制器 元数据 映射 非零 稀疏 压缩 响应 学习 | ||
【主权项】：
1.一种处理装置，包括：计算逻辑，用于生成卷积神经网络(CNN)的神经网络数据并将所述神经网络数据写入存储器缓冲器；以及直接存储器存取(DMA)控制器，所述DMA控制器包括具有编码单元和解码单元的硬件编解码器，所述DMA控制器用于：从所述存储器缓冲器读取所述神经网络数据；经由所述编码单元对所述神经网络数据进行编码；将经编码神经网络数据写入与所述处理装置耦合的存储器设备；将所述经编码神经网络数据的元数据写入与所述处理装置耦合的所述存储器设备；并且响应于来自所述计算逻辑的请求而经由所述解码单元对经编码神经网络数据进行解码。
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