[发明专利]用于卷积神经网络的权重移位机制

权利要求书

1.一种处理器，包括：

处理器核，包括：

第一逻辑，用于确定用在卷积神经网络(CNN)计算中的一组权重；

第二逻辑，用于使用标度值来按比例扩大所述权重；以及

计算电路，包括：

第三逻辑，用于接收所述标度值、所述一组权重，以及一组输入值，每一输入值都具有相同固定大小的相关联权重；

第四逻辑，用于基于应用于所述一组输入值的所述一组权重，确定来自CNN计算的结果；

第五逻辑，用于使用所述标度值来按比例缩小所述结果；

第六逻辑，用于将所述按比例缩小的结果截断到所述固定大小；以及

第七逻辑，用于将所述截断的结果通信地耦合到所述CNN的层的输出。

2.如权利要求1所述的处理器，其特征在于，所述处理器核还包括第八逻辑，所述第八逻辑用于将所述按比例扩大的权重截断到所述固定大小。

3.如权利要求1所述的处理器，其特征在于，所述处理器核还包括第八逻辑，所述第八逻辑用于对于所述CNN的给定层，利用相同标度值，按比例扩大所有权重。

4.如权利要求1所述的处理器，其特征在于，所述处理器核还包括第八逻辑，所述第八逻辑用于将所述权重按比例扩大到固定间隔的值。

5.如权利要求1所述的处理器，其特征在于，所述计算单元还包括第八逻辑，所述第八逻辑用于将所述结果的比特向右移位以便按比例缩小所述结果，所述标度值指示要被移位的比特的数量。

6.如权利要求1所述的处理器，其特征在于，所述计算单元还包括第八逻辑，所述第八逻辑将所述按比例缩小的结果作为用于未来的计算的部分结果来存储。

7.如权利要求1所述的处理器，其特征在于，所述计算单元还包括：

第八逻辑，用于接收来自先前计算的部分结果；

第九逻辑，用于使用所述缩放因子来按比例扩大所述部分结果；

第十逻辑，用于进一步基于所述部分结果来确定来自CNN计算的所述结果。

8.一种系统，包括权利要求1-7所述的处理器中的任一个的处理器。

9.一种用于安全性的方法，包括：

确定用在卷积神经网络(CNN)计算中的一组权重；

使用标度值来按比例扩大所述权重，并将所述权重路由到计算电路；

在所述计算电路上接收所述标度值、所述一组权重，以及一组输入值，每一输入值都具有相同固定大小的相关联权重；

基于应用于所述一组输入值的所述一组权重，确定来自CNN计算的结果；

使用所述标度值，按比例缩小所述结果；

将所述按比例缩小的结果截断到所述固定大小；以及

将所述截断的结果通信地耦合到所述CNN的层的输出。

10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，进一步包括将所述按比例扩大的权重截断到所述固定大小。

11.如权利要求9所述的方法，其特征在于，进一步包括对于所述CNN的给定层，利用相同标度值，来按比例扩大所有权重。

12.如权利要求9所述的方法，其特征在于，进一步包括将所述权重按比例扩大到固定间隔的值。

13.如权利要求9所述的方法，其特征在于，进一步包括将所述结果的比特向右移位以便按比例缩小所述结果，所述标度值指示要被移位的比特的数量。

14.如权利要求9所述的方法，其特征在于，进一步包括将所述按比例缩小的结果作为用于未来的计算的部分结果来存储。

15.如权利要求9所述的方法，其特征在于，进一步包括：

接收来自先前计算的部分结果；

使用所述缩放因子，按比例扩大所述部分结果；

进一步基于所述部分结果，来确定来自CNN计算的所述结果。