[发明专利]基于卷积的数据处理方法和设备

权利要求书

1.一种基于卷积的数据处理方法，其特征在于，包括：

读取卷积阵列中的各卷积核存储单元中的同一卷积维度上的权重参数单元，并读取待处理数据中的各移动窗口下的与所述卷积维度对应的特征数据；其中，所述待处理数据为数据矩阵，所述待处理数据中包括至少一个特征数据，所述卷积阵列中包括至少一个卷积核存储单元，每一所述卷积核存储单元中包括不同卷积维度上的权重参数单元；

将所述各移动窗口下的与所述卷积维度对应的特征数据、与卷积阵列中的各卷积核存储单元中的同一卷积维度上的权重参数单元之间分别进行卷积运算，得到各输出数据；

根据在各所述特征数据上所得到的输出数据，得到各输出维度上的数据组合，以得到输出数据，其中，所述输出数据包括每一所述输出维度上的数据组合。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，读取卷积阵列中的各卷积核存储单元中的同一卷积维度上的权重参数单元，包括：

重复执行以下步骤，直至读取完卷积阵列中的各卷积核存储单元的权重参数单元，其中，i和j的初始值为0：

在每一个时钟周期内，读取所述卷积阵列中的第i个卷积核存储单元的第j个卷积维度上的权重参数单元；

若i小于I，则确定i累加1；

若i等于I，则确定i＝0，并且j累加1；

其中，i为大于等于0、小于等于I的整数，j为大于等于0、小于等于J的整数；I为一个卷积阵列中的卷积核存储单元的个数总和，J为卷积核存储单元的卷积维度的总个数，I、J为大于等于1的整数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述读取待处理数据中的各移动窗口下的与所述卷积维度对应的特征数据，包括：

重复执行以下步骤，直至读取完所述待处理数据中的特征数据，其中，m和j的初始值为0：

在所述每一个时钟周期内，读取第m个移动窗口下的与第j个卷积维度对应的特征数据；

若m小于M，则确定m累加1；

若m等于M，则确定M＝0，并且j累加1；

其中，m为大于等于0、小于等于M的整数，M为移动窗口的总个数，M为大于等于1的整数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述各移动窗口下的与所述卷积维度对应的特征数据、与卷积阵列中的各卷积核存储单元中的同一卷积维度上的权重参数单元之间分别进行卷积运算，得到各输出数据，包括：

在所述每一个时钟周期内，将已经读取到的各卷积核存储单元的第j个卷积维度上的权重参数单元、已经读取到的各移动窗口下的与第j个卷积维度对应的特征数据之间进行卷积运算，得到各输出数据。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述进行卷积运算，得到各输出数据，包括：

运行winograd算法进行卷积运算，得到各输出数据。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，在所述读取待处理数据中的各移动窗口下的与所述卷积维度对应的特征数据之前，还包括：

获取所述待处理数据，将所述待处理数据存储至缓存中。

7.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，在所述读取卷积阵列中的各卷积核存储单元中的同一卷积维度上的权重参数单元之前，还包括：

获取多个卷积核存储单元；

将所述多个卷积核存储单元，构建出所述卷积阵列。