[发明专利]运算方法、系统及相关产品

权利要求书

1.一种神经网络计算指令处理系统，其特征在于，所述系统包括指令生成设备和运行设备，

所述指令生成设备，包括：

设备确定模块，用于根据接收到的神经网络计算宏指令，确定执行所述神经网络计算宏指令的运行设备；

指令生成模块，用于根据所述神经网络计算宏指令和所述运行设备，生成运行指令；

所述运行设备，包括：

控制模块，用于获取所需数据、神经网络模型以及所述运行指令，对所述运行指令进行解析，获得多个解析指令；

执行模块，用于根据所述数据执行所述多个解析指令，得到执行结果，

其中，所述神经网络计算宏指令是指用于计算神经网络算法的宏指令，

所述神经网络计算宏指令包含操作类型、输入地址和输出地址，所述运行指令包含所述操作类型、运行输入地址和运行输出地址，所述运行输入地址和所述运行输出地址是分别根据所述输入地址、所述输出地址确定的。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述指令生成设备还包括：

资源获取模块，用于获取备选设备的资源信息，

所述设备确定模块，包括以下至少一个子模块：

第一确定子模块，用于在确定所述神经网络计算宏指令中包含指定设备的标识，且所述指定设备的资源满足执行所述神经网络计算宏指令的执行条件时，将所述指定设备确定为所述运行设备；

第二确定子模块，用于在确定所述神经网络计算宏指令中不包含所述指定设备的标识时，根据接收到的神经网络计算宏指令和所述备选设备的资源信息，从所述备选设备中确定出用于执行所述神经网络计算宏指令的运行设备；

第三确定子模块，在确定所述神经网络计算宏指令中包含所述指定设备的标识，且所述指定设备的资源不满足执行所述神经网络计算宏指令的执行条件时，根据所述神经网络计算宏指令和所述备选设备的资源信息，确定运行设备，

其中，所述执行条件包括：所述指定设备中包含与所述神经网络计算宏指令相对应的指令集，所述资源信息包括所述备选设备所包含的指令集。

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述神经网络计算宏指令还包含输入量和输出量中的至少一项，

所述指令生成模块，还用于确定所述神经网络计算宏指令的数据量，根据所述神经网络计算宏指令的数据量、所述神经网络计算宏指令和所述运行设备的资源信息，生成运行指令，

其中，所述数据量是根据所述输入量和所述输出量中的至少一项确定的，所述运行设备的资源信息还包括存储容量、剩余存储容量的至少一项。

4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述指令生成模块，包括以下至少一个子模块：

第一指令生成子模块，用于在确定所述运行设备为一个，且所述运行设备的运行数据量小于所述神经网络计算宏指令的数据量时，根据所述运行设备的运行数据量和所述数据量将所述神经网络计算宏指令拆分成多条运行指令，以使所述运行设备依次执行多条运行指令，

第二指令生成子模块，用于在确定所述运行设备为多个时，根据每个运行设备的运行数据量和所述数据量对所述神经网络计算宏指令进行拆分，生成对应于每个运行设备的运行指令，

其中，运行设备的运行数据量是根据运行设备的资源信息确定的，所述运行指令还包含运行输入量和运行输出量中的至少一项，所述运行输入量和所述运行输出量是根据执行所述运行指令的运行设备的运行数据量确定的。

5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述指令生成设备还包括：

队列构建模块，用于根据队列排序规则对所述运行指令进行排序，根据排序后的运行指令构建与所述运行设备相对应的指令队列。

6.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述指令生成设备还包括：

宏指令生成模块，用于接收待执行神经网络计算指令，根据确定的指定设备的标识和所述待执行神经网络计算指令生成所述神经网络计算宏指令。