[发明专利]运算方法、装置、计算机设备和存储介质在审
申请号: | 201910746108.8 | 申请日: | 2019-08-13 |
公开(公告)号: | CN112395009A | 公开(公告)日: | 2021-02-23 |
发明(设计)人: | 不公告发明人 | 申请(专利权)人: | 上海寒武纪信息科技有限公司 |
主分类号: | G06F9/302 | 分类号: | G06F9/302;G06F9/30;G06F9/34;G06N3/063 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 201306 上海*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 运算 方法 装置 计算机 设备 存储 介质 | ||
1.一种最值池化索引指令处理装置,其特征在于,所述装置包括:
编译模块,用于对获取到的最值池化索引指令进行编译,得到编译后的最值池化索引指令;
控制模块,用于对所述编译后的最值池化索引指令进行解析,得到最值池化索引指令的操作码和操作域,并根据所述操作域获取执行最值池化索引指令所需的待运算数据、池化核和目标地址;
运算模块,用于所述池化核对所述待运算数据进行最值池化索引运算,获取运算结果,并将所述运算结果存入所述目标地址中,所述运算结果包括与所述池化核对应的所述待运算数据各区域数据中的最值所在区域的索引。
2.根据权利要求1所述的装置,其特征在于,所述运算模块,包括:
比较器,用于对所述池化核所对应的待运算数据各区域中的数据进行比较运算,得到比较结果;
运算结果确定模块,用于根据所述比较结果确定所述待运算数据各区域中的数据的最值,并将所述最值所在区域的索引作为运算结果。
3.根据权利要求1或2所述的装置,其特征在于,
所述最值为最大值、最小值、最大绝对值或最小绝对值。
4.一种机器学习运算装置,其特征在于,所述装置包括:
一个或多个如权利要求1-3任一项所述的最值池化索引指令处理装置,用于从其他处理装置中获取待运算数据和控制信息,并执行指定的机器学习运算,将执行结果通过I/O接口传递给其他处理装置;
当所述机器学习运算装置包含多个所述最值池化索引指令处理装置时,所述多个所述最值池化索引指令处理装置间可以通过特定的结构进行连接并传输数据;
其中,多个所述最值池化索引指令处理装置通过快速外部设备互连总线PCIE总线进行互联并传输数据,以支持更大规模的机器学习的运算;多个所述最值池化索引指令处理装置共享同一控制系统或拥有各自的控制系统;多个所述最值池化索引指令处理装置共享内存或者拥有各自的内存;多个所述最值池化索引指令处理装置的互联方式是任意互联拓扑。
5.一种组合处理装置,其特征在于,所述组合处理装置包括:
如权利要求4所述的机器学习运算装置、通用互联接口和其他处理装置;
所述机器学习运算装置与所述其他处理装置进行交互,共同完成用户指定的计算操作,
其中,所述组合处理装置还包括:存储装置,该存储装置分别与所述机器学习运算装置和所述其他处理装置连接,用于保存所述机器学习运算装置和所述其他处理装置的数据。
6.一种机器学习芯片,其特征在于,所述机器学习芯片包括:
如权利要求4所述的机器学习运算装置或如权利要求5所述的组合处理装置。
7.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:
如权利要求6述的机器学习芯片。
8.一种板卡,其特征在于,所述板卡包括:存储器件、接口装置和控制器件以及如权利要求6所述的机器学习芯片;
其中,所述机器学习芯片与所述存储器件、所述控制器件以及所述接口装置分别连接;
所述存储器件,用于存储数据;
所述接口装置,用于实现所述机器学习芯片与外部设备之间的数据传输;
所述控制器件,用于对所述机器学习芯片的状态进行监控。
9.一种最值池化索引指令处理方法,其特征在于,所述方法应用于最值池化索引指令处理装置,所述方法包括:
对获取到的最值池化索引指令进行编译,得到编译后的最值池化索引指令;
对所述编译后的最值池化索引指令进行解析,得到最值池化索引指令的操作码和操作域,并根据所述操作域获取执行最值池化索引指令所需的待运算数据、池化核和目标地址;
根据所述池化核对所述待运算数据进行最值池化索引运算,获得运算结果,并将所述运算结果存入所述目标地址中,所述运算结果包括与所述池化核对应的所述待运算数据各区域数据中的最值所在区域的索引。
10.一种非易失性计算机可读存储介质,其特征在于,其上存储有计算机程序指令,其特征在于,所述计算机程序指令被处理器执行时实现权利要求9所述的方法。
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