[发明专利]用于存储数据的方法和装置

权利要求书

1.一种用于存储数据的方法，包括：

从预设的卷积神经网络中，确定预设数量个目标特征矩阵和预设数量个目标权重矩阵，其中，所述预设数量个目标特征矩阵包含于所述卷积神经网络中的目标层包括的特征矩阵集合，所述特征矩阵集合预先被分割为至少一个子集合，子集合包括预设数量个特征矩阵，所述目标层是待对其包括的特征矩阵集合进行卷积运算的层；

所述从预设的卷积神经网络中，确定预设数量个目标特征矩阵和预设数量个目标权重矩阵，包括：从所述至少一个子集合中选择子集合，将所选择的子集合包括的特征矩阵确定为目标特征矩阵；对于所确定的预设数量个目标特征矩阵中的目标特征矩阵，确定与该目标特征矩阵对应的、用于进行卷积运算的权重矩阵作为目标权重矩阵；

对于所述预设数量个目标特征矩阵中的目标特征矩阵，从该目标特征矩阵中，确定待与该目标特征矩阵对应的目标权重矩阵进行卷积运算的子特征矩阵；

执行如下存储步骤：对于所述预设数量个目标权重矩阵中的目标权重矩阵，从该目标权重矩阵中提取未提取过的权重数据及存储到第一目标寄存器中；对于所确定的子特征矩阵中的子特征矩阵，从该子特征矩阵中提取未提取过的特征数据及存储到第二目标寄存器中；确定所述预设数量个目标权重矩阵和所确定的子特征矩阵中是否存在未提取过的数据；

响应于确定存在，继续执行所述存储步骤。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述存储步骤还包括：

对于存储在第一目标寄存器中的各个权重数据中的权重数据，将该权重数据乘以对应的、存储在第二目标寄存器中的特征数据，得到乘积；

存储所得到的乘积。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述卷积神经网络中的特征矩阵包括的特征数据和权重矩阵包括的权重数据是预设位数的定点数。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述预设数量个目标特征矩阵和所述预设数量个目标权重矩阵预先存储在预设缓存中。

5.根据权利要求1-4之一所述的方法，其中，所述预设数量是预设的单指令多数据流SIMD指令单次提取的数据的位数与所述卷积神经网络中的特征矩阵包括的特征数据的位数的商。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述对于所述预设数量个目标权重矩阵中的目标权重矩阵，从该目标权重矩阵中提取未提取过的权重数据及存储到第一目标寄存器中，包括：

基于所述SIMD指令从所述预设数量个目标权重矩阵中分别提取未提取过的权重数据及存储到第一目标寄存器中。

7.根据权利要求5所述的方法，其中，所述对于所确定的子特征矩阵中的子特征矩阵，从该子特征矩阵中提取未提取过的特征数据及存储到第二目标寄存器中，包括：

基于所述SIMD指令从所确定的子特征矩阵中分别提取未提取过的特征数据及存储到第二目标寄存器中。