[发明专利]神经网络处理器、电子设备及数据处理方法

权利要求书

1.一种神经网络处理器，其特征在于，包括：

卷积处理单元，用于为对待处理数据进行卷积处理以得到第一处理结果；

多个缓冲寄存单元，均与所述卷积处理单元连接，所述多个缓冲寄存单元用于暂存所述第一处理结果；以及

池化处理单元，与所述多个缓冲寄存单元连接，所述池化处理单元用于对存储在所述多个缓冲寄存单元中的第一处理结果进行池化处理以得到第二处理结果。

2.根据权利要求1所述的神经网络处理器，其特征在于，所述卷积处理单元用于基于多个卷积核对所述待处理数据进行卷积处理，一个所述缓冲寄存单元的深度等于或大于所述卷积核的数量，以使所述缓冲寄存单元可存储所述卷积处理单元进行至少一次卷积处理所得到的第一处理结果。

3.根据权利要求1或2所述的神经网络处理器，其特征在于，一个所述缓冲寄存单元单元的长度与宽度的乘积大于或等于预设值，以使所述缓冲寄存单元所存储的第一处理结果的数据量可供所述池化处理单元进行至少一次池化处理。

4.根据权利要求1所述的神经网络处理器，其特征在于，所述多个缓冲寄存单元包括：

第一缓冲寄存单元，分别与所述卷积处理单元和所述池化处理单元连接，所述第一缓冲寄存单元用于存储所述卷积处理单元进行第N次卷积处理的第一处理结果；和

第二缓冲寄存单元，分别与所述卷积处理单元和所述池化处理单元连接，所述第二缓冲寄存单元用于存储所述卷积处理单元进行第N+1次卷积处理的第一处理结果。

5.根据权利要求1所述的神经网络处理器，其特征在于，所述池化处理单元包括：

第一计算部件，与所述多个缓冲寄存单元连接，所述第一计算部件用于对存储在所述多个缓冲寄存单元内的第一处理结果进行最大值/最小值计算；和

第二计算部件，与所述多个缓冲寄存单元连接，所述第二计算部件用于对存储在所述多个缓冲寄存单元内的第一处理结果进行平均值计算。

6.一种神经网络处理器，其特征在于，包括：

卷积处理单元，被配置为对数据进行卷积处理以得到第一处理结果；

第一缓冲寄存单元，与所述卷积处理单元连接，所述第一缓冲寄存单元被配置为存储所述第一处理结果；以及

池化处理单元，与所述第一缓冲寄存单元连接，所述池化处理单元被配置为在所述第一缓冲寄存单元所存储的第一处理结果的数据量达到第一阈值时，从所述第一缓冲寄存单元中获取所述第一处理结果并对所述第一处理结果进行池化处理以得到第二处理结果。

7.根据权利要求6所述神经网络处理器，其特征在于，所述卷积处理单元还被配置为：所述卷积处理单元的卷积核数量大于或等于所述第一缓冲寄存单元的深度。

8.根据权利要求7所述的神经网络处理器，其特征在于，所述第一缓冲寄存单元还被配置为：所述第一缓冲寄存单元的长度与宽度的乘积大于或等于预设值，以使所述第一缓冲寄存单元中所存储的第一处理结果的数据量可供所述池化处理单元进行至少一次池化处理。

9.根据权利要求6至8任一项所述神经网络处理器，其特征在于，还包括第二缓冲寄存单元，所述第二缓冲寄存单元与所述卷积处理单元连接，所述第二缓冲寄存单元被配置为存储所述第一处理结果；

所述卷积处理器还被配置为：当所述第一缓冲寄存单元中所存储的第一处理结果达到所述第一阈值时，且第二缓冲寄存单元中所存储的第一处理结果未达到第二阈值时，将新的所述第一处理结果存储至所述第二缓冲寄存单元；

其中，所述新的所述第一处理结果为在所述第一缓冲寄存单元所存储的计算结果达到所述第一阈值时，所述卷积处理单元继续进行卷积处理而得到的第一处理结果。

10.根据权利要求6至8任一项所述神经网络处理器，其特征在于，所述池化处理单元还被配置为：获取池化窗口的尺寸和结果输出地址，并根据所述池化窗口对所述第一处理结果进行池化处理以得到所述第二处理数据，将所述第二处理数据输出至所述结果输出地址。