[发明专利]处理器及其数据处理方法、摄像装置有效
| 申请号： | 201910105542.8 | 申请日： | 2019-02-01 |
| 公开（公告）号： | CN111523652B | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 林伟;张健松;夏立雪;刁岚松;叶长安;窦顺利;孙猛;蒋昭;赵永科;梁昊;陈凯;丁力 | 申请（专利权）人： | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 北京博浩百睿知识产权代理有限责任公司 11134 | 代理人： | 谢湘宁;张文华 |
| 地址： | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 处理器 及其 数据处理 方法 摄像 装置 | ||
1.一种处理器，包括：
缓存装置，获取待处理数据、神经网络参数和运算指令，其中，所述运算指令包括配置信息，所述配置信息用于确定运算模式，并根据所述运算模式对所述缓存装置和卷积运算装置进行配置，所述运算模式包括：使用多个卷积运算模块同时执行多个不同的任务，或使用多个卷积运算模块共同执行同一任务；
所述卷积运算装置，与所述缓存装置通信连接，用于使用所述运算模式，根据所述神经网络参数对所述待处理数据进行运算。
2.根据权利要求1所述的处理器，其中，所述处理器还包括：
内存存取装置，用于从编译器处获取所述待处理数据和所述运算指令，其中，所述编译器与所述处理器通信；
同步动态随机存储器，用于存储所述神经网络参数；
总线，其中，所述缓存装置通过所述总线从所述内存存取装置处获取所述待处理数据和所述运算指令，并通过所述总线从所述同步动态随机存储器处获取所述神经网络参数。
3.根据权利要求1所述的处理器，其中，其中，所述缓存装置包括：
滤波器缓存装置，用于存储所述神经网络参数；
输入图像缓存装置，用于存储所述待处理数据。
4.根据权利要求3所述的处理器，其中，所述卷积运算装置从所述输入图像缓存装置中，按照跳读的方式读取所述待处理数据。
5.根据权利要求1所述的处理器，其中，所述卷积运算装置包括：
向量乘法阵列，包括多个向量乘法器，其中，每个所述向量乘法器根据接收到的所述待处理数据对应的输入特征和神经网络参数进行运算，并输出运算结果。
6.根据权利要求5所述的处理器，其中，所述向量乘法器还用于判断接收到的待处理数据和所述神经网络参数是否有效，在接收到的待处理数据和所述神经网络参数均有效的情况下，对接收到的所述待处理数据对应的输入特征和神经网络权重进行运算，并输出运算结果。
7.根据权利要求5所述的处理器，其中，距离所述缓存装置最近的向量乘法器从所述缓存装置读入所述神经网络参数和所述待处理数据对应的输入特征。
8.根据权利要求5所述的处理器，其中，所述向量乘法器将当前的输入特征数据传给右方向量乘法器，将神经网络参数传给下方向量乘法器。
9.根据权利要求1所述的处理器，其中，所述缓存装置还包括：
输出缓存装置，用于缓存所述卷积运算装置输出的运算结果，其中，所述卷积运算装置按照跳写的方式向所述输出缓存装置写入所述运算结果。
10.根据权利要求1所述的处理器，其中，所述处理器为FPGA或ASIC。
11.一种处理器的数据处理方法，包括：
处理器获取由缓存装置发送的待处理数据、神经网络参数和运算指令，其中，所述运算指令包括配置信息，所述配置信息用于确定运算模式，并根据所述运算模式对所述缓存装置和卷积运算装置进行配置，所述运算模式包括：使用多个卷积运算模块同时执行多个不同的任务，或使用多个卷积运算模块共同执行同一任务；
所述处理器使用所述运算模式，根据所述神经网络参数对所述待处理数据进行运算。
12.根据权利要求11所述的方法，其中，所述处理器包括输入图像缓存装置和卷积运算装置，其中，所述卷积运算装置按照跳读的方式从所述缓存装置中读取所述待处理数据。
13.根据权利要求11所述的方法，其中，所述缓存装置还包括输出缓存装置，其中，所述卷积运算装置按照跳写的方式向所述输出缓存装置写入运算结果。
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