[发明专利]用于神经网络的运算装置、电路及相关方法

权利要求书

1.一种用于神经网络的运算装置，其特征在于，包括：

第一处理单元，用于根据计算窗口的大小对k1个输入特征数据进行第一运算操作，获得中间结果，所述计算窗口的大小为k1×k2，k1与k2均为正整数；

第二处理单元，用于根据所述计算窗口的大小对所述第一处理单元输出的k2个中间结果进行第二运算操作，获得计算结果。

2.根据权利要求1所述的运算装置，其特征在于，所述运算装置包括M个所述第一处理单元与M个所述第二处理单元，且所述M个第一处理单元与所述M个第二处理单元一一对应，M为大于1的正整数；

所述运算装置还包括：

预处理单元，用于按列接收输入特征矩阵，并根据所述计算窗口对接收的列输入特征值进行处理，得到M组数据，其中，每组数据包括k1个输入特征值，所述预处理单元还用于将所述M组数据一对一地输入到所述M个第一处理单元中。

3.根据权利要求2所述的运算装置，其特征在于，M的数值与所述输入特征矩阵的大小以及所述计算窗口的大小有关。

4.根据权利要求2或3所述的运算装置，其特征在于，所述M组数据包括所述列输入特征值中的所有数据。

5.根据权利要求2或3所述的运算装置，其特征在于，所述M组数据为所述列输入特征值中的部分数据；

所述预处理单元还包括缓冲器；

所述预处理单元还用于，将所述列输入特征值中除所述M组数据之外的剩余数据存入所述缓冲器。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的运算装置，其特征在于，所述计算窗口为卷积窗口，所述第一运算操作的运算方式为乘累加运算，所述第二运算操作的运算方式为累加运算。

7.根据权利要求1至5中任一项所述的运算装置，其特征在于，所述计算窗口为池化窗口，所述第一运算操作的运算方式为求最大值或求平均值，所述第二运算操作的运算方式与所述第一运算操作的运算方式相同。

8.根据权利要求2至5中任一项所述的运算装置，其特征在于，所述输入特征矩阵表示待处理图像中的一个特征图片段；

所述预处理单元具体用于，依次接收所述待处理图像的各个特征图片段。

9.一种用于处理神经网络的电路，其特征在于，包括：

第一处理电路，用于根据计算窗口的大小对k1个输入特征数据进行第一运算操作，获得中间结果，所述计算窗口的大小为k1×k2，k1与k2均为正整数；

第二处理电路，用于根据所述计算窗口的大小对所述第一处理电路输出的k2个中间结果进行第二运算操作，获得计算结果。

10.根据权利要求9所述的电路，其特征在于，所述电路包括M个所述第一处理电路与M个所述第二处理电路，且所述M个第一处理电路与所述M个第二处理电路一一对应，M为大于1的正整数；

所述电路还包括：

预处理电路，用于按列接收输入特征矩阵，并根据所述计算窗口对接收的列输入特征值进行处理，得到M组数据，其中，每组数据包括k1个输入特征值，所述预处理电路还用于将所述M组数据一对一地输入到所述M个第一处理电路中。

11.根据权利要求10所述的电路，其特征在于，M的数值与所述输入特征矩阵的大小以及所述计算窗口的大小有关。

12.根据权利要求10或11所述的电路，其特征在于，所述M组数据包括所述列输入特征值中的所有数据。

13.根据权利要求10或11所述的电路，其特征在于，所述M组数据为所述列输入特征值中的部分数据；

所述预处理电路中还包括缓冲器，所述预处理电路还用于，将所述列输入特征值中除所述M组数据之外的剩余数据存入所述缓冲器。