[发明专利]数据处理方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本申请公开了一种数据处理方法、装置、电子设备和存储介质，涉及语音交互技术、自动驾驶、智能家居以及深度学习技术领域。具体实现方案为：获取待处理的16比特的模型数据；获取4比特加载指令；根据所述4比特加载指令从所述16比特的模型数据中加载4个4比特的模型数据到64位寄存器中。由此，本申请能够通过添加4比特加载指令，从16比特的模型数据中加载4个4比特的模型数据到64位寄存器中，从而提高了低比特模型数据处理效率，有效地降低了网络通信成本所导致的顺序访问吞吐无法提高和突破的问题。进一步地，通过添加自定义指令，能够在不增加芯片面积的情况下，使芯片可以存放更大的神经网络，实现更好的语音效果。

技术领域

本申请的实施例总体上涉及数据处理技术领域，并且更具体地涉及语音交互技术、自动驾驶、智能家居以及深度学习技术领域。

背景技术

在语音交互领域中，部分采用Cadence高保真(HiFi)4基本架构的芯片，在进行神经网络的运算的过程中，能够兼备实时处理功能，支持多路麦克阵列语音信号输入，已逐渐成为了最受青睐的芯片之一。针对车载语音交互、智能家居等多种涉及语音交互技术的应用场景下，通常会使用配置有前述芯片的数据处理装置对用户输入的模型数据进行处理，并对车辆、智能家电等进行控制。然而由于芯片对模型波束算法的支持局限性极大，势必会导致数据处理效率极低。

现有技术中，通常采用对信号处理进行优化等方式来提高数据处理效率。然而，优化信号处理等方式并不适合深度学习。即言，提高数据处理效率的方案尚不完善。因此，如何提高数据处理效率，已成为了重要的研究方向之一。

发明内容

本申请提供了一种数据处理方法、装置、电子设备和存储介质。

根据第一方面，提供了一种数据处理方法，应用于数据处理装置中，所述数据处理装置包括高保真4架构，包括：

获取待处理的16比特的模型数据；

获取4比特加载指令；

根据所述4比特加载指令从所述16比特的模型数据中加载4个4比特的模型数据到64位寄存器中。

根据第二方面，提供了一种数据处理装置，包括：

第一获取模块，用于获取待处理的16比特的模型数据；

第二获取模块，用于获取4比特加载指令；

第一加载模块，用于根据所述4比特加载指令从所述16比特的模型数据中加载4个4比特的模型数据到64位寄存器中。

根据第三方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本申请第一方面所述的数据处理方法。

根据第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行本申请第一方面所述的数据处理方法。

根据第五方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据本申请第一方面所述的数据处理方法。

本申请提供的实施例，至少具有如下有益技术效果：