[发明专利]计算装置及计算方法

说明书

本申请提供了一种计算装置及计算方法，所述计算装置包括：映射单元、存储器、寄存器单元、运算单元、控制单元和数据访问单元。

技术领域

本申请属于神经网络运算领域，尤其涉及一种计算装置及计算方法。

背景技术

数据处理是大部分算法需要经过的步骤或阶段，在计算机引入数据处理领域后，越来越多的数据处理通过计算机来实现，现有的算法中有计算设备在进行神经网络的数据计算时速度慢，效率低。

申请内容

有鉴于此，本申请提供一种计算装置以及计算方法，能够提高计算速度，并且运算性能高效。

本申请提供一种计算装置，其特征在于，所述计算装置包括：计算装置，其特征在于，所述计算装置包括：映射单元、存储器、寄存器单元、运算单元、控制单元和数据访问单元；其中，

存储器，用于存储计算神经元、权值和运算指令；

寄存器单元，用于存储运算指令的地址、输入数据的地址；

控制单元，用于提取运算指令，该运算指令对应的操作域，将该运算指令译码成执行指令，该执行指令用于控制运算单元执行运算操作，将该操作域传输至数据访问单元；

数据访问单元，用于提取该操作域对应的输入数据，并将该输入数据传输至映射单元；

映射单元，用于将输入数据转换成输入神经元、权值和连接数据，依据连接数据对该输入神经元的筛选得到计算神经元，将该计算神经元并存储在存储器中；

运算单元，用于该执行指令调用运算单元的计算器对该计算神经元执行运算操作得到运算结果。

附图说明

图1-1是本申请实施例提供的计算装置的另一种结构示意图。

图1-2是本申请实施例提供的卷积计算指令的流程示意图。

图2-1是作为本申请一实施例的总体结构的示意性框图；

图2-2是作为本申请一实施例的一稀疏连接的神经网络的节点结构示意图；

图2-3是神经网络的连接关系示意图；

图2-4是作为本申请又一实施例的一稀疏连接的神经网络的连接关系示意图；

图2-5是作为本申请一实施例的一卷积操作的示意图；

图2-6是卷积神经网络变得稀疏时输入、输出和权值的变化图；

图2-7是作为本申请一实施例的稀疏连接的人工神经网络运算装置的结构示意图；

图2-8是作为本申请一实施例的映射单元的结构示意图；

图2-9是作为本申请一实施例的稀疏连接的人工神经网络运算过程的流程图；

图2-10是作为本申请另一实施例的稀疏连接的人工神经网络运算装置的结构示意图；

图2-11是作为本申请另一实施例的映射单元的结构示意图；

图2-12是作为本申请再一实施例的稀疏连接的人工神经网络运算装置的结构示意图；

图2-13是作为本申请再一实施例的映射单元的结构示意图；

图2-14是作为本申请还一实施例的稀疏连接的人工神经网络运算装置的结构示意图；

图2-15是作为本申请还一实施例的映射单元的结构示意图；

图3-1示出了根据本申请实施例的用于执行支持离散数据表示的人工神经网络正向运算的装置中主运算模块结构的示例框图；