[发明专利]一种具有图像处理功能的智能存储设备

说明书

本发明提供一种具有图像处理功能的智能存储设备，包括：集成电路，其具有主机控制器、设备控制器、第一逻辑单元和第二逻辑单元；主机，电性耦接至主机控制器，并通过主机控制器与集成电路进行双向数据传输；以及固态硬盘，电性耦接至设备控制器，并通过设备控制器与集成电路进行双向数据传输，其中，智能存储设备藉由第一和第二逻辑单元对应地实现图像分类和图像检索。相比于现有技术，本发明利用集成电路实现CNN硬件加速功能和向量比对功能，其透过与固态硬盘的通信来实现图片存取过程的高速分类存储以及图片读取时的快速检索功能，以便在性能上完全满足高速存取的应用场景，并且集成电路和固态硬盘的功耗较低，因此可有效提高单位设备的运算能效比。

技术领域

本发明涉及计算机硬件存储技术领域以及深度学习(Deep Learning)的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)的人工智能技术领域，尤其涉及一种具有图像处理功能的智能存储设备。

背景技术

卷积神经网络(CNN)是一个广为人知的深度学习架构，它拓展于人工神经网络并在视频监控、移动机器人视觉、图像搜索引擎等领域里被广泛使用。CNN的设计灵感来源于生物的视觉神经，通过处理具有多层神经链接特性的数据来达到图像识别的高精度要求。最近基于深度学习算法的急速需求也极大地推动了深度卷积神经网络(Deep CNN)的研究。由于CNN特殊的运算模式，通用处理器(CPU)很难有效地实现CNN算法并满足较高的性能需求。如此一来，基于可编程门阵列器件(FPGA)、显卡(GPU)甚至专用集成电路(ASIC)等各种加速模块也被设计用来改善CNN的运算性能。由于FPGA具有高性能、高能效、开发周期短和可重构等特点，FPGA的加速模块也广泛地被研究者关注。

另一方面，随着信息传播的爆发式增长，数据存储也遇到容量和速度的挑战。近年来，固态硬盘(SSD)的技术日趋成熟，因其特有的存取速度优势，传统的磁碟硬盘正在逐步被速度更快的SSD所取代。例如，在互联网、安全防护、刑事侦查等领域中，大规模图像数据的分类及检索功能的应用需求日益增多。目前常用的解决方法是利用服务器的CPU运算能力或者是独立的加速板卡例如GPU或者FPGA实现图像的高速分类和检索。然而，这几种做法都有或多或少的缺陷，一种需要倚靠服务器本身CPU的强大计算能力。另外一种的加速板卡方式需要占用服务器的扩展插槽，一般为PCIe。而服务器本身的插槽位数有限，在引入附加成本的同时，扩展性也收到了限制。如果存储设备本身已经具备了图片分类及检索功能之后，以上的问题就可以得到很好的解决。

发明内容

针对现有技术中的大规模图像数据的分类及检索时所存在的上述缺陷，本发明提供了一种基于卷积神经网络的具有图像处理功能的智能存储设备。

依据本发明的一个方面，提供了一种具有图像处理功能的智能存储设备，包括：

一集成电路，包括一主机控制器、一设备控制器、一第一逻辑单元和一第二逻辑单元，其中所述第一逻辑单元与所述第二逻辑单元相互独立；

一主机，电性耦接至所述主机控制器，所述主机通过所述主机控制器与所述集成电路进行双向数据传输；以及

一固态硬盘，电性耦接至所述设备控制器，所述固态硬盘通过所述设备控制器与所述集成电路进行双向数据传输，

其中，所述智能存储设备藉由所述第一逻辑单元和所述第二逻辑单元对应地实现图像分类和图像检索。

在其中的一实施例，所述集成电路为一现场可编程门阵列。

在其中的一实施例，所述主机控制器和所述设备控制器均为SATA接口电路。

在其中的一实施例，所述第一逻辑单元为CNN加速模块，用于接收来自所述主机的图片，对所述图片进行分类，并将分类结果存储于所述固态硬盘。