[发明专利]用于异构数据流的向量处理器

说明书

本申请公开了用于异构数据流的向量处理器。向量处理器包括耦合至分组存储器的分组存储器功能单元，该分组存储器具有多个箱。向量处理器还包括位格式化功能单元，该位格式化功能单元使用任何合适的技术或网络(例如，Benes网络)来执行位级数据布置。向量处理器接收和读取包括多个数据流的部分(例如，位)的输入数据向量，并使用位格式化功能单元使数据对齐而将与相应的数据流对应的每个部分并行地写入到相应的箱。向量处理器还或替代地并行地接收和读取多个传出数据流，通过使用位格式化功能单元使数据对齐，将数据流的部分并行地写入在分组存储器的相应的箱中，并且将这些部分并行地散布在传出数据向量中。

背景技术

本公开总体上涉及异构数据，并且更具体地涉及对异构数据的并行处理。

本节旨在向读者介绍可能涉及在下文描述和/或要求保护的本公开的各个方面的本领域的各方面。本讨论被认为有助于向读者提供背景信息，以促进更好地理解本公开的各个方面。因此，可理解，这些陈述应从这个角度来阅读，而不是作为对现有技术的承认。

当接收某个输入时，诸如当使用某些通信网络(例如，4G蜂窝网络、5G蜂窝网络、mmWave(毫米波))进行操作时，可接收和传送由多个数据流组成的数据向量。虽然每个数据流可具有相同的格式、压缩方案、紧缩方案等等(因此被称为同构数据流)，但所接收或所传送的向量可包括具有不同格式、压缩方案、紧缩方案等等的多个数据流，其中，取决于通信协议中所指定的数据紧缩格式，来自多个流的样本可能以不同的可能次序来交织和布置(因此，统称为异构向量或异构数据流)。

在接收到异构向量时，接收设备可将数据的部分(例如，位)从所接收的向量分离，并且将它们重组为它们的原始的相应同构流。可使用这些得到的同构数据流来进行进一步处理。类似地，传送设备可将来自多个同构数据流的数据的部分组合成异构数据向量(例如，以字节长度)以供传送至接收设备。然而，对所接收的异构数据流进行串行或顺序的处理以重组原始的相应同构流可能是低效率且缓慢的。同样地，对各种同构流进行串行或顺序的处理以形成同构向量以供传送可能同样是低效率且缓慢的。

附图说明

在阅读下列具体实施方式时并在参考附图时，可更好地理解本公开的各方面，在附图中：

图1是根据本公开的实施例的数据处理系统的框图，该数据处理系统具有处理异构数据流的向量处理器；

图2是根据本公开的实施例的控制器的框图，该控制器具有处理异构数据流的图1的向量处理器；

图3是根据本公开的实施例的异构数据和同构数据的示图；

图4是根据本公开的实施例的图1的向量处理器和支持该向量处理器的硬件组件的示例的框图；

图5是根据本公开的实施例的用于将输入向量中的异构数据转换为分组存储器中的同构数据的过程的流程图；

图6是根据本公开的实施例的用于将同构数据转换为要输出在向量中的异构数据的过程的流程图；

图7是根据本公开的实施例的图4的向量处理器的位格式化功能单元的框图；

图8是根据本公开的实施例的图4的向量处理器的分组存储器的电路图；

图9是根据本公开的实施例的图8的分组存储器的分组箱的电路图；

图10是根据本公开的实施例的在1读取M写入模式下进行操作的图8的分组存储器的示图；

图11是根据本公开的实施例的示例数据处理循环；

图12是根据本公开的实施例的可采用图4的向量处理器的无线基站架构的框图；

图13是根据本公开的实施例的可采用图4的向量处理器的人工智能推断系统的框图；以及

图14是根据本公开的实施例的可采用图4的向量处理器的自主或辅助驾驶系统的框图。