[发明专利]一种面向人工智能计算的神经网络数据串行流水处理方法有效
| 申请号： | 201810139859.9 | 申请日： | 2018-02-11 |
| 公开（公告）号： | CN108446758B | 公开（公告）日： | 2021-11-30 |
| 发明（设计）人： | 陈明书 | 申请（专利权）人： | 江苏金羿智芯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京华夏泰和知识产权代理有限公司 11662 | 代理人： | 孟德栋 |
| 地址： | 224300 江苏省盐城*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 面向 人工智能 计算 神经网络 数据 串行 流水 处理 方法 | ||
1.一种面向人工智能计算的神经网络数据串行流水处理方法，其特征在于，包括：
神经网络第一层的层数据处理模块接收到初始数据后，对第一层的层数据进行层内并行运算，并串行输出运算结果；
神经网络中间层的层数据处理模块接收到上一层的层数据处理模块串行输出的运算结果后，对本身所属层的层数据进行层内并行运算，并串行输出运算结果；
神经网络最后层的层数据处理模块接收到上一层的层数据处理模块串行输出的运算结果后，对最后层的层数据进行层内并行运算，并串行输出运算结果；
若多次向所述神经网络输入初始数据，则所述神经网络第一层的层数据处理模块、神经网络中间层的层数据处理模块以及神经网络最后层的层数据处理模块对多次输入的初始数据进行流水处理；其中，神经网络的层数和层数据处理模块的个数相同。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述神经网络中间层的层数据处理模块接收到上一层的层数据处理模块串行输出的运算结果后，所述方法还包括：
所述神经网络中间层的层数据处理模块判断接收到的串行数据是否满足层内并行运算的预设最低条件；若满足，则执行所述对本身所属层的层数据进行层内并行运算，并串行输出运算结果的步骤。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述神经网络第一层的层数据处理模块接收到初始数据后，对第一层的层数据进行层内并行运算后，所述方法还包括：
所述神经网络第一层的层数据处理模块存储运算结果；
相应地，所述神经网络中间层的层数据处理模块接收到上一层的层数据处理模块串行输出的运算结果后，对本身所属层的层数据进行层内并行运算后，所述方法还包括：
所述神经网络中间层的层数据处理模块存储运算结果；
相应地，所述神经网络最后层的层数据处理模块接收到上一层的层数据处理模块串行输出的运算结果后，对最后层的层数据进行层内并行运算后，所述方法还包括：
所述神经网络最后层的层数据处理模块存储运算结果。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
所述神经网络第一层的层数据处理模块接收到层数据配置信息后，对第一层的层数据进行配置；
所述神经网络中间层的层数据处理模块接收到层数据配置信息后，对本身所属层的层数据进行配置；
所述神经网络最后层的层数据处理模块接收到层数据配置信息后，对最后层的层数据进行配置。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述层内并行运算为核间并行运算。
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