[发明专利]数据流重构方法及可重构数据流处理器

权利要求书

1.一种数据流重构方法，其特征在于，包括：

获取目标神经网络层的特性信息；

根据目标神经网络层的特性信息，确定对应目标神经网络层的数据流模式、处理单元的功能配置以及片上系统的功能配置；

将可复用的处理单元和片上系统进行对应所述目标神经网络层的处理单元和片上系统的功能配置，并根据目标神经网络层的数据流模式进行对应所述目标神经网络层的网络配置，构建所述目标神经网络层；

采用构建的目标神经网络层获得输出结果；

当所述目标神经网络层为残差层，所述处理单元配置为加法器；数据流的输入或输出为并行传输，片上系统的输入和输出移位寄存器用于存储操作数；

当所述目标神经网络层为长短期记忆层，所述处理单元分为四组，各组处理单元用于实例化sigmoid函数和tanh函数，数据流的输入或输出为串行传输。

2.一种可重构数据流处理器，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的数据流重构方法，所述可重构数据流处理器包括:片上系统、硬件线程以及多组处理单元，

其中，所述片上系统用于控制各组处理单元与对应的硬件线程配合，调整为匹配目标神经网络层的功能配置，进行目标神经网络层的构建。

3.根据权利要求2所述的可重构数据流处理器，其特征在于，所述片上系统包括执行控制器、直接内存访问控制器、执行线程以及缓冲区，

所述执行控制器用于从外部的片下存储器提取目标神经网络层的网络指令，将所述网络指令配置到静态存储器中，对所述网络指令逐条进行解码分析以驱动执行线程；

所述直接内存访问控制器用于控制片上系统与片下存储器之间的读写；

所述执行线程用于在所述执行控制器的控制下运行以实现目标神经网络层的功能；

所述缓冲区包括多个所述静态存储器构成的静态存储器池。

4.根据权利要求2或3所述的可重构数据流处理器，其特征在于，所述硬件线程包括核心状态机和移位寄存器，所述核心状态机用于控制同一线程上的处理单元的数据输入输出、激活函数配给以及权重配给，所述移位寄存器用于构建激活函数的输入和输出。