[发明专利]人工智能处理器及其所应用的处理方法

说明书

一种人工智能处理器、及其所应用的处理方法，所述人工智能处理器(100)包括：可编程逻辑电路，其包括：卷积处理模块(103)、通信连接至外部存储器(102)，其中，所述外部存储器(102)存储有第一待处理数据及第一权重参数；所述卷积处理模块(103)包括：第一参数缓存(201)、第一输入缓存、卷积运算电路(203)及第一输出缓存；所述人工智能处理器能过硬件逻辑电路实现卷积神经网络算法，解决现有技术的问题。

技术领域

本发明涉及集成电路技术领域，特别是涉及人工智能处理器及其所应用的处理方法。

背景技术

人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能算法是模拟人脑的神经网络模型算法，其运算量非常巨大，同样采用了人工智能算法的AlphaGo，需要用到上千块传统处理器(CPU)和上百块图形处理器(GPU)；很显然，在人工智能迎来新一波复兴的今天，传统处理器正成为阻碍人工智能普及的瓶颈。

因此，如何设计一款专门为神经网络设计的芯片，既高效、低耗、体积小，还能够嵌入智能终端设备，已成为业界亟待解决的技术问题。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供人工智能处理器及其所应用的处理方法，解决现有技术中的问题。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种人工智能处理器，包括：可编程逻辑电路，其包括：卷积处理模块，通信连接至外部存储器，其中，所述外部存储器存储有第一待处理数据及第一权重参数；所述卷积处理模块包括：第一参数缓存、第一输入缓存、卷积运算电路及第一输出缓存；所述第一参数缓存，用于读取并输出所述第一权重参数；所述第一输入缓存，其包括：多个相连的行缓存，用于读取并输出所述第一待处理数据；其中，各所述行缓存每输出一位数据则集合形成一列数据输出；所述卷积运算电路，用于从第一输入缓存读取所述第一待处理数据以及从第一参数缓存读取第一权重参数，据以进行卷积运算并输出卷积运算结果；所述第一输出缓存，用于接收所述卷积运算结果，并将该卷积运算结果向所述外部存储器输出。

于本发明的一实施例中，所述第一输入缓存和/或第一参数缓存包括：多个相连的行缓存，用于读取并输出所述第一待处理数据和/或第一权重参数；其中，各所述行缓存每输出一位数据则集合形成一列数据输出。

于本发明的一实施例中，卷积处理模块还包括：池化运算电路，用于对所述卷积运算结果进行池化后向外部存储器输出。

于本发明的一实施例中，所述可编程逻辑部分还包括：全连接运算电路，用于根据所述卷积运算结果进行分类并输出。

于本发明的一实施例中，所述的人工智能处理器，包括：第一DMA，通信连接在所述外部数据存储器与卷积处理模块之间。

于本发明的一实施例中，所述卷积处理模块所包括的各内部部件之间以及卷积处理模块与外部存储器之间通过先入先出数据接口连接。

于本发明的一实施例中，所述的人工智能处理器，还包括：处理系统电路，其包括：中央处理模块，用于配置所述可编程逻辑电路中卷积处理模块的运行参数。

于本发明的一实施例中，所述第一待处理数据包含多个通道数据；所述第一权重参数包含多层子参数，每层子参数分别一一对应各个通道数据；所述卷积运算电路有多个，用于一一对应地并行计算各个通道数据的卷积运算结果。