[发明专利]人工智能卷积处理方法、装置、可读存储介质、及终端

权利要求书

1.一种人工智能卷积处理方法，其特征在于，应用于处理模块，所述方法包括：

将存储于第一缓存模块中的第一待处理数据矩阵的首端增设多列无效数据，以形成第二待处理数据矩阵；其中，所述第二待处理数据矩阵的列数为数据传输并行度的整数倍；

令数据传输模块将所述第二待处理数据矩阵按照预设方式从所述第一缓存模块中取出，以待进行卷积运算；

其中，

所述将存储于第一缓存模块中的第一待处理数据矩阵的首端增设多列无效数据，具体包括：

令所述数据传输并行度的值为参数pv，所述数据传输并行度pv表示所述数据传输模块每一次传输待处理数据的列数，则第一待处理数据矩阵的首端增设(pv-2)列无效数据，以与所述第一待处理数据矩阵的前2列有效数据组成pv列数据；

令数据传输模块将所述第二待处理数据矩阵按照预设方式从所述第一缓存模块中取出，以待进行卷积运算，具体包括：

令所述数据传输模块按行且按照pv*1的数据尺寸，分批将所述第二待处理数据矩阵从所述第一缓存模块中取出并置入第二缓存模块中；

令所述数据传输模块按行且按照pv*k的数据尺寸，分批将所述第二待处理数据矩阵从所述第二缓存模块中取出并置入矩阵模块中以进行数据组合；其中，k为卷积核矩阵的尺寸；

进一步地，

所述令所述数据传输模块按行且按照pv*k的数据尺寸，分批将所述第二待处理数据矩阵从所述第二缓存模块中取出并置入矩阵模块中以进行数据组合，具体包括：

令所述第二待处理数据矩阵每k行为一组数据；

所述数据传输模块依次对每一组数据进行如下操作：在每个时钟周期内，从该组数据中依次取出数据尺寸为pv*k的第三待处理数据矩阵并置入矩阵模块中，直至该组数据全部被取出；

在所述每一组数据中，从所述数据传输模块取出的第二个第三待处理数据矩阵开始，每个第三待处理数据矩阵均与前一个第三待处理数据矩阵的最后2列组合形成k*(pv+2)阶第四待处理数据矩阵；其中，每个所述k*(pv+2)阶第四待处理数据矩阵均能够按照步长为1进行矩阵提取，以得到pv个k*k阶第五待处理数据矩阵；所述k*k阶第五待处理数据矩阵用于传输至卷积模块以与所述卷积核矩阵进行卷积计算。

2.根据权利要求1所述的人工智能卷积处理方法，其特征在于，在所述每一组数据中，所述数据传输模块取出的第一个数据尺寸为pv*k的第三待处理数据矩阵包括(pv-2)列无效数据和2列有效数据，以令其计算结果值为无效值。

3.一种人工智能处理装置，其特征在于，包括：

第一缓存模块，存储有第一待处理数据矩阵；

处理模块，用于在第一待处理数据矩阵的首端增设多列无效数据以形成第二待处理数据矩阵；其中，所述第二待处理数据矩阵的列数为数据传输并行度的整数倍；

数据传输模块，通信连接并受控于所述处理模块，用于将所述第二待处理数据矩阵按照预设方式从所述第一缓存模块中取出，以待进行卷积运算；

其中，

所述在第一待处理数据矩阵的首端增设多列无效数据，具体包括：

若令所述数据传输并行度为pv值，所述数据传输并行度pv表示所述数据传输模块每一次传输待处理数据的列数，则所述处理模块在第一待处理数据矩阵的首端增设(pv-2)列无效数据，以与所述第一待处理数据矩阵的前2列有效数据组成pv列数据；

所述装置还包括：

第二缓存模块，用于存储来自所述第一缓存模块的所述第二待处理数据矩阵；

矩阵模块，用于存储来自所述第二缓存模块的所述第二待处理数据矩阵；

所述第二待处理数据矩阵每k行为一组数据；所述数据传输模块对每一组数据进行如下操作：在每个时钟周期内，从该组数据中依次取出pv*k第三待处理数据矩阵，直至该组数据全部被取出；

其中，所述矩阵模块还用于，从所述数据传输模块在每一组数据中取出的第二个第三待处理数据矩阵开始，将每个第三待处理数据矩阵均与前一个第三待处理数据矩阵的最后2列组合形成k*(pv+2)阶第四待处理数据矩阵；其中，每个所述k*(pv+2)阶第四待处理数据矩阵均能够按照步长为1进行矩阵提取，以得到pv个k*k阶第五待处理数据矩阵；所述k*k阶第五待处理数据矩阵用于传输至卷积模块以与卷积核矩阵进行卷积计算。