[发明专利]通过数据共享和分配增强人工智能/机器硬件的处理性能

摘要

具有与一个或多个存储器组件协作的示例性DNN模块的示例性人工智能/机器学习硬件计算环境可以执行数据共享和分发以及缓冲器数据的重用，以减少存储器组件读/写的数目，从而增强整体硬件性能并降低功耗。说明性地，根据示例性硬件的所选操作来读取来自协作存储器组件的数据，并将其写入对应的其他存储器组件以供一个或多个处理元件(例如，神经元)使用。以该方式读取数据，来优化每个处理周期的一个或多个处理元件的参与，以及重用先前存储在一个或多个协作存储器组件中的数据。可操作地，将写入的数据在被处理元件消费之前复制到阴影存储器缓冲器。

主权项

1.一种用于人工智能/机器学习计算环境中的增强的数据处理的系统，所述系统包括：/n至少一个神经网络处理器；/n至少一个存储器组件；以及/n至少一个存储器，所述至少一个存储器与所述至少一个神经网络处理器通信，所述至少一个存储器具有被存储在其上的计算机可读指令，所述计算机可读指令在由所述至少一个处理器执行时使所述至少一个处理器：/n从所述计算环境的协作组件接收一个或多个处理参数，所述一个或多个处理参数代表数据处理的特性，所述数据处理的特性包括输入数据的特性和将由所述计算环境执行的处理的类型；/n从所述存储器组件读取所述输入数据；/n在所述人工智能/机器学习计算环境的一个或多个数据处理周期期间，根据所述一个或多个处理参数重组经读取的所述输入数据以用于写入协作神经元缓冲器；/n将经重组的所述数据写入所述神经元缓冲器的一个或多个主神经元缓冲器存储器组件；以及/n将所述一个或多个主神经元缓冲器存储器组件的被写入的所述数据复制到一个或多个阴影神经元缓冲器存储器组件。/n