[发明专利]运算方法、装置及相关产品

权利要求书

1.一种运算方法，其特征在于，所述方法包括：

根据分段信息将卷积算法的数据分段，得到所述数据的分段数据，所述数据包括所述卷积算法的输入数据和输出数据，所述输入数据包括输入神经元、权值、偏置，所述输出数据包括卷积输出神经元；

根据所述数据的分段数据确定所述数据的第一中间表达，所述数据的分段数据共用相同的第一中间表达；

根据所述数据的第一中间表达和所述卷积算法算子的第一中间表达，生成所述卷积算法的第一中间表达，

其中，所述数据为多维数据，根据分段信息将卷积算法的数据分段，得到所述数据的分段数据，包括：

根据分段信息将所述数据各维度数据分别进行分段，得到所述数据各维度数据的维度分段数据；

根据所述数据的各维度数据的维度分段数据，得到所述数据的分段数据，

所述方法还包括：

确定所述数据的第一中间表达在片上缓存中对应的存储空间；

根据所述存储空间的地址生成所述数据的第二中间表达；

根据所述数据的第二中间表达和所述卷积算法算子的第二中间表达，生成所述卷积算法的第二中间表达。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述卷积算法的第一中间表达生成所述卷积算法的第一可执行指令。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分段信息根据片上缓存的大小确定。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述输入神经元的各维度数据包括：特征输入通道、输入特征图高度和输入特征图宽度；

所述卷积输出神经元的各维度数据包括：卷积通道、卷积特征图高度和卷积特征图宽度；

所述权值的各维度数据包括：特征输入通道、卷积通道、特征图高度卷积核和特征图宽度卷积核；

所述偏置的各维度数据包括：卷积通道。

5.一种运算装置，其特征在于，所述装置包括：

分段数据获取模块，用于根据分段信息将卷积算法的数据分段，得到所述数据的分段数据，所述数据包括所述卷积算法的输入数据和输出数据，所述输入数据包括输入神经元、权值、偏置，所述输出数据包括卷积输出神经元；

数据中间表达确定模块，用于根据所述数据的分段数据确定所述数据的第一中间表达，所述数据的分段数据共用相同的第一中间表达；

算法中间表达确定模块，用于根据所述数据的第一中间表达和所述卷积算法算子的第一中间表达，生成所述卷积算法的第一中间表达，

其中，所述数据为多维数据，所述分段数据获取模块，包括：

维度分段数据获取子模块，用于根据分段信息将所述数据各维度数据分别进行分段，得到所述数据各维度数据的维度分段数据；

分段数据获取子模块，用于根据所述数据的各维度数据的维度分段数据，得到所述数据的分段数据，

所述算法中间表达确定模块，包括：

存储空间确定子模块，用于确定所述数据的第一中间表达在片上缓存中对应的存储空间；

第二中间表达确定子模块，用于根据所述存储空间的地址生成所述数据的第二中间表达；

算法中间表达确定子模块，用于根据所述数据的第二中间表达和所述卷积算法算子的第二中间表达，生成所述卷积算法的第二中间表达。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第一可执行指令获取模块，用于根据所述卷积算法的第一中间表达生成所述卷积算法的第一可执行指令。

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述分段信息根据片上缓存的大小确定。

8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述输入神经元的各维度数据包括：特征输入通道、输入特征图高度和输入特征图宽度；

所述卷积输出神经元的各维度数据包括：卷积通道、卷积特征图高度和卷积特征图宽度；

所述权值的各维度数据包括：特征输入通道、卷积通道、特征图高度卷积核和特征图宽度卷积核；

所述偏置的各维度数据包括：卷积通道。