[发明专利]一种基于神经网络的任务处理方法及相关设备

权利要求书

1.一种基于神经网络的任务处理方法，其特征在于，包括：

获取输入数据，其中，所述输入数据用于触发线程任务，所述输入数据为源输入数据或缓存交换数据；

根据触发的至少两个线程任务，并行调度对应的至少两个模块线程，对所述输入数据进行处理，产生处理结果数据；其中，所述至少两个模块线程与依据神经网络中的网络层进行划分的至少两个网络模块分别对应；

将所述处理结果数据输出至缓存，以作为其他模块线程的缓存交换数据，或，输出所述处理结果数据，以作为源输入数据的处理结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取输入数据之前，还包括：

对所述神经网络中的各网络层进行划分，得到至少两个网络模块。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述神经网络中的各网络层进行划分，得到至少两个网络模块，包括：

分别确定所述神经网络中每两个相邻网络层之间的通道数量；

当所述相邻网络层之间的通道数量为一时，将所述相邻网络层中的在前网络层划分为输入网络模块的输入层，将所述相邻网络层中的在后网络层划分为输出网络模块的输出层；

基于所述输出网络模块的输出层和所述输入网络模块的输入层，生成至少两个网络模块。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，各个网络模块的处理耗时的差异值小于设定阈值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述模块线程至少包括起始模块线程和末尾模块线程；

根据触发的线程任务，调度起始模块线程，对输入数据进行处理包括：调用起始模块线程对源输入数据进行前处理，并基于神经网络的起始网络模块进行任务处理，将处理结果数据输出至缓存，作为缓存交换数据；

根据触发的线程任务，调度末尾模块线程，对输入数据进行处理包括：调用末尾模块线程从缓存中获取对应的缓存交换数据作为输入数据，基于神经网络的末尾网络模块进行任务处理，将处理结果数据进行后处理，并输出作为源输入数据的处理结果。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述模块线程还包括至少一个中间模块线程，根据触发的线程任务，调度中间模块线程，对输入数据进行处理包括：

调用中间模块线程从缓存中获取对应的缓存交换数据作为输入数据，基于神经网络的中间网络模块进行任务处理，将处理结果数据输出至缓存，作为缓存交换数据。

7.根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述源输入数据为图像帧数据，所述前处理为图像前处理，所述后处理为图像渲染处理，所述神经网络为卷积神经网络。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取输入数据包括：

若监听到线程任务所对应读取的目标缓存空间中写入有数据，则确定产生线程任务的触发条件，将目标缓存空间中写入的数据作为输入数据，其中，模块线程与线程任务一一对应绑定，线程任务与目标缓存空间绑定。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述模块线程与处理器核一一对应绑定。

10.一种基于神经网络的任务处理装置，其特征在于，包括：

输入数据获取模块，用于获取输入数据，其中，所述输入数据用于触发线程任务，所述输入数据为源输入数据或缓存交换数据；

模块线程调度模块，用于根据触发的至少两个线程任务，并行调度对应的至少两个模块线程，对所述输入数据进行处理，产生处理结果数据；其中，所述至少两个模块线程与依据神经网络中的网络层进行划分的至少两个网络模块分别对应；

处理结果数据输出模块，用于将所述处理结果数据输出至缓存，以作为其他模块线程的缓存交换数据，或，输出所述处理结果数据，以作为源输入数据的处理结果。