[实用新型]片上系统和移动计算设备有效
申请号: | 201721271902.4 | 申请日: | 2017-09-29 |
公开(公告)号: | CN207440765U | 公开(公告)日: | 2018-06-01 |
发明(设计)人: | G·德索利;T·勃伊施;N·乔拉;S·P·辛格;E·圭德蒂;F·G·德安布罗吉;T·马约;P·S·赞姆博蒂 | 申请(专利权)人: | 意法半导体股份有限公司;意法半导体国际有限公司 |
主分类号: | G06F15/78 | 分类号: | G06F15/78 |
代理公司: | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人: | 王茂华 |
地址: | 意大利阿格*** | 国省代码: | 意大利;IT |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 系统总线 耦合到 可配置的 片上系统 加速器 移动计算设备 数字信号处理器 卷积神经网络 可寻址存储器 协同处理系统 应用处理器 网络异构 卷积 架构 图像 协调 | ||
1.一种实现深度卷积神经网络架构的片上系统,所述片上系统包括:
系统总线;
耦合到所述系统总线的多个可寻址存储器阵列;
耦合到所述系统总线的至少一个应用处理器核心;
耦合到所述系统总线的可配置的加速器框架,其中所述可配置的加速器框架是图像和深度卷积神经网络DCNN协同处理系统;以及
耦合到所述系统总线的多个数字信号处理器DSP,其中所述多个DSP与所述可配置的加速器框架协调功能来执行至少一个DCNN。
2.根据权利要求1所述的片上系统,其中所述多个数字信号处理器包括耦合到所述系统总线的多个DSP集群,其中所述多个DSP集群中的每个DSP集群包括至少两个单独的DSP。
3.根据权利要求2所述的片上系统,还包括:
耦合到所述多个DSP集群中的每一个和所述系统总线的全局DSP集群纵横开关。
4.根据权利要求2所述的片上系统,其中每个DSP集群包括:
DSP集群纵横开关;
第一本地DSP纵横开关和第二本地DSP纵横开关,均被耦合到所述DSP集群纵横开关;
第一DSP、第一指令高速缓存和第一DSP存储器,均被耦合到所述第一本地DSP纵横开关;以及
第二DSP、第二指令高速缓存和第二DSP存储器,均被耦合到所述第二本地DSP纵横开关。
5.根据权利要求2所述的片上系统,其中每个DSP集群包括:
DSP集群纵横开关;
第一本地DSP纵横开关和第二本地DSP纵横开关,均被耦合到所述DSP集群纵横开关;
第一DSP,被耦合到所述第一本地DSP纵横开关;
第二DSP,被耦合到所述第二本地DSP纵横开关;
耦合到所述DSP集群纵横开关的共享DSP集群存储器;以及
耦合在所述共享DSP集群存储器和所述系统总线之间的直接存储器访问。
6.根据权利要求1所述的片上系统,其中所述可配置的加速器框架包括:
耦合到所述系统总线的可重新配置的串流开关;以及
耦合到所述串流开关的多个卷积加速器。
7.根据权利要求6所述的片上系统,其中所述串流开关在运行时可配置,并且在所述至少一个DCNN的执行期间可重新配置。
8.根据权利要求6所述的片上系统,其中所述多个卷积加速器中的每一个在运行时可配置并且在所述至少一个DCNN的执行期间可重新配置。
9.根据权利要求6所述的片上系统,其中所述多个DSP执行所述至少一个DCNN的非卷积功能并与所述串流开关和所述多个卷积加速器协调来执行所述至少一个DCNN。
10.一种移动计算设备,包括:
捕获图像的成像传感器;
实现深度卷积神经网络架构的片上系统,所述片上系统包括:
SoC总线;
耦合到所述SoC总线的片上存储器;
耦合到所述SoC总线的可配置的加速器框架,所述可配置的加速器框架包括可重新配置的数据流加速器结构,所述可重新配置的数据流加速器结构从所述成像传感器接收捕获的图像,以用于由至少一个卷积加速器进行深度卷积神经网络DCNN处理;以及
耦合到所述SoC总线的多个数字信号处理器DSP集群,所述多个DSP集群被布置为与所述可配置的加速器框架协调功能来执行所述DCNN。
11.根据权利要求10所述的移动计算设备,其中所述多个DSP集群中的每个DSP集群包括至少两个单独的DSP,所述至少两个单独的DSP被布置用于彼此通信,并且用于经由DSP集群纵横开关与所述SoC总线通信。
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