[发明专利]神经网络处理器及其卷积操作方法

权利要求书

1.一种用于执行神经网络操作的神经网络处理器，所述神经网络处理器包括：

存储器，存储计算机可读指令及内核中间数据，所述内核中间数据包含基于内核数据中所包含的多个权重值而计算的多个内核中间值；以及

至少一个处理器，被配置以执行所述计算机可读指令，以通过基于输入特征图而在所述多个内核中间值中选择至少一个内核中间值来执行卷积操作。

2.根据权利要求1所述的神经网络处理器，其中所述多个内核中间值中的每一者是通过线性组合所述多个权重值而获得的值，且在所述线性组合中所使用的多个系数中的每一者具有值0或1。

3.根据权利要求1所述的神经网络处理器，其中所述多个内核中间值中的每一者是通过线性组合所述多个权重值而获得的值，且在所述线性组合中所使用的多个系数中的每一者具有值-1或1。

4.根据权利要求3所述的神经网络处理器，其中所述多个内核中间值包括2^(N-1)个内核中间值，N为自然数。

5.根据权利要求1所述的神经网络处理器，其中所述至少一个处理器被配置以执行所述计算机可读指令，以基于所述输入特征图中所包含的一个或多个输入特征值而选择所述至少一个内核中间值。

6.根据权利要求5所述的神经网络处理器，其中所述至少一个处理器被配置以执行所述计算机可读指令，以

存储输出中间值，

将所述输出中间值移位1个位，以产生经移位输出中间值，且

响应于确定应执行求和操作而通过对所述至少一个内核中间值与所述经移位输出中间值进行求和来产生经更新输出中间值。

7.根据权利要求6所述的神经网络处理器，其中所述至少一个处理器被配置以执行所述计算机可读指令，以基于所述一个或多个输入特征值的至少一个最高有效位值而确定不应执行所述求和操作。

8.根据权利要求6所述的神经网络处理器，其中所述至少一个处理器被配置以执行所述计算机可读指令，以基于与所述一个或多个输入特征值的至少一个最低有效位值对应的所述至少一个内核中间值而输出所述经更新输出中间值。

9.根据权利要求5所述的神经网络处理器，其中

所述至少一个处理器被配置以执行所述计算机可读指令，以

存储输出中间值，

将所述输出中间值移位1个位，以产生经移位输出中间值，且

通过对所述至少一个内核中间值及所述经移位输出中间值执行确定类型的操作来产生经更新输出中间值。

10.根据权利要求9所述的神经网络处理器，其中所述至少一个处理器被配置以执行所述计算机可读指令，以基于所述经更新输出中间值而补偿通过对偏移值与最终输出中间值进行求和而产生的输出值。

11.根据权利要求10所述的神经网络处理器，其中所述偏移值等于通过将所述多个权重值之和除以2而获得的值。

12.根据权利要求1所述的神经网络处理器，其中所述至少一个处理器被配置以执行所述计算机可读指令，以

基于所述输入特征图中所包含的多个输入特征值而从所述多个内核中间值中选择内核中间值群组，所述内核中间值群组包含所述至少一个内核中间值，且

使用所述内核中间值群组来执行算术操作。

13.一种用于执行神经网络操作的神经网络处理器的卷积操作方法，所述卷积操作方法包括：

通过使用内核数据中所包含的多个权重值执行操作来产生多个内核中间值；

基于输入特征图中所包含的一个或多个输入特征值而在所述多个内核中间值中选择至少一个内核中间值；以及

通过使用所述至少一个内核中间值及输出中间值执行至少一个操作来产生经更新输出中间值。