[发明专利]一种数据处理方法及相关产品

说明书

本申请实施例公开了一种数据处理方法及相关产品，其中，数据处理方法包括：所述通用处理器根据端侧人工智能处理器的设备信息生成二进制指令，并根据所述二进制指令生成人工智能学习任务；所述通用处理器发送所述人工智能学习任务至云侧人工智能处理器上运行；所述通用处理器接收所述人工智能学习任务对应的运行结果；所述通用处理器根据所述运行结果确定离线运行文件；其中，所述离线运行文件是根据运行结果满足预设要求时对应的所述端侧人工智能处理器的设备信息和二进制指令生成的。实施本申请，可以提前实现人工智能算法模型与人工智能处理器之间的调试工作。

技术领域

本申请涉及人工智能处理器技术领域，尤其涉及一种数据处理方法及相关产品。

背景技术

现有技术中，当人工智能处理器成功流片后，算法应用开发者才能在对应版本的人工智能处理器(硬件实体)上进行开发和测试。

从上述描述可以知道，现有技术中，只有在人工智能处理器流片之后，才能得知开发的人工智能算法在对应版本的人工智能处理器上运行的功能结果和性能结果。那么，如何实现端侧人工智能处理器未流片时算法应用开发者即可展开人工智能算法模型与人工智能处理器之间的调试工作，是急需解决的问题。

发明内容

本申请实施例提供一种数据处理方法及相关产品，不管人工智能处理器是否流片，本技术方案都能够提前实现人工智能算法模型与人工智能处理器之间的调试工作。

为实现上述目的，本申请提出一种数据处理方法，所述方法应用于端侧人工智能处理器上；包括：

获取离线运行文件；其中，所述离线运行文件是根据运行结果满足预设要求时对应的所述端侧人工智能处理器的设备信息和二进制指令生成的。

可选地，所述方法还包括：

发送请求信息；其中，所述请求信息包括所述端侧人工智能处理器的设备信息。

可选地，所述设备信息包括所述端侧人工智能处理器的硬件架构信息和运行环境参数。

可选地，所述运行环境参数包括所述端侧人工智能处理器的运行主频率、片外存储器到端侧人工智能处理器之间的访存带宽、片上存储大小、端侧人工智能处理器的核数、端侧人工智能处理器中的运算器的类型中的至少其中之一。

为实现上述目的，本申请提出一种人工智能处理器，包括：

获取模块，用于获取离线运行文件；其中，所述离线运行文件是根据运行结果满足预设要求时对应的所述端侧人工智能处理器的设备信息和二进制指令生成的。

可选地，还包括：

发送模块，用于发送请求信息，其中，所述请求信息包括所述端侧人工智能处理器的设备信息。

可选地，所述设备信息包括所述端侧人工智能处理器的硬件架构信息和运行环境参数。

可选地，所述运行环境参数包括所述端侧人工智能处理器的运行主频率、片外存储器到端侧人工智能处理器之间的访存带宽、片上存储大小、端侧人工智能处理器的核数、端侧人工智能处理器中的运算器的类型中的至少其中之一。

本技术方案的技术效果为：本技术方案提供一软件开发平台，客户可以在该软件开发平台上完成算法与人工智能处理器之间的功能、性能、精度调试，调试完成后生成的离线运行文件可以在使用兼容架构上的多种SoC芯片上部署，带来的好处是客户无需拿到硬件实体就可提前对算法与人工智能处理器之间功能、性能、精度调试，大大缩短了产品开发周期。并且，无需为每个SoC芯片单独开发或者适配一套开发环境。

附图说明

为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案，下面将对实施例的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅涉及本公开的一些实施例，而非对本公开的限制。