[发明专利]支持权重稀疏的存内计算架构及其数据输出方法

权利要求书

1.一种支持权重稀疏的存内计算架构，其特征在于，包括：

存储单元阵列，包含多个子存储单元块，每列所述子存储单元块的输出端口对应设置有模数转换单元；

运算模块，用于按照各所述子存储单元块，对所述存储单元阵列中存储的神经网络模型权重进行稀疏训练，使得每个所述子存储单元块中存储的权重被训练为全零值或非全零值；其中，在进行稀疏训练的过程中，适应性调整所述子存储单元块的行数和列数，以适配所述存储单元阵列的总行数和总列数，在每一个时钟周期，对应打开存储单元阵列的行数和列数分别与子存储单元块的行数和列数一致；

检测模块，用于当检测到所述模数转换单元对应的所述子存储单元块处于工作状态且存储的权重为全零值时，关断所述模数转换单元，并将所述模数转换单元的输出置为零。

2.根据权利要求1所述的支持权重稀疏的存内计算架构，其特征在于，所述运算模块还用于，在将所述子存储单元块中存储的权重训练为全零值后，将所述子存储单元块标记为稀疏块；

相应的，所述检测模块还用于，通过检测各所述子存储单元块是否包含稀疏块标记，检测所述子存储单元块存储的权重是否为全零值。

3.根据权利要求1所述的支持权重稀疏的存内计算架构，其特征在于，所述模数转换单元具体为模拟/数字转换器ADC、采样放大电路SA或者存内计算处理单元PU。

4.根据权利要求2所述的支持权重稀疏的存内计算架构，其特征在于，所述运算模块具体用于，利用1bit的稀疏标记sparsity index，标记所述子存储单元块是否为稀疏块。

5.一种基于权利要求1-4中任一项所述的支持权重稀疏的存内计算架构的数据输出方法，其特征在于，包括：

按照各所述子存储单元块，对所述存储单元阵列中存储的神经网络模型权重进行稀疏训练，使得每个所述子存储单元块中存储的权重被训练为全零值或非全零值；其中，在进行稀疏训练的过程中，适应性调整所述子存储单元块的行数和列数，以适配所述存储单元阵列的总行数和总列数，在每一个时钟周期，对应打开存储单元阵列的行数和列数分别与子存储单元块的行数和列数一致；

若检测到所述模数转换单元对应的所述子存储单元块处于工作状态且存储的权重为全零值，则关断所述模数转换单元，并将所述模数转换单元的输出置为零，否则，根据所述模数转换单元对应的处于工作状态的子存储单元块的输入以及处于工作状态的子存储单元块中存储的权重，进行乘加运算，并通过打开所述模数转换单元，输出乘加运算结果。