[发明专利]用可配置器件卸载计算任务以提高系统性能的方法和装置

权利要求书

1.一种便于解析嵌入式可编程硬件并转换和分配存储器的方法，所述方法包括：根据用户输入，通过执行Tensorflow flatbuffer的程序，解析嵌入式可编程硬件，并转换和分配存储器。

2.一种RAM分配和吞吐量优化的方法，所述方法包括：

在存储器控制器中提供可调的专用直接存储器访问和缓冲存储器，以允许根据FPGA资源调整性能；以及

提供机器学习处理器的专用存储器接口，以实现更快、更高效的处理。

3.一种可编程器件，该可编程器件被配置为具有能自动加载/卸载机器学习处理器的架构。

4.一种系统，所述系统包括能卸载和协同处理的微处理器和微控制器单元，该微处理器作为机器学习处理器被配置为独立进行神经网络处理，并通过状态机由该微控制器单元进行控制，从而同时进行传感器数据前端预处理与神经网络处理。

5.一种用于卸载和/或协同处理计算任务的方法，所述方法包括：

接收输入数据并将所述输入数据缓存到系统的数据缓冲区中；

由所述系统的微控制器单元，通过直接存储器访问或寄存器映射控制，将所述输入数据加载到机器学习处理器的RAM层中；

由所述机器学习处理器独立对所述输入数据进行神经网络处理以得到处理结果；以及

将所述处理结果从所述机器学习处理器读取到所述微控制器单元以基于所述处理结果控制所述系统的其他部分。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述输入数据在所述机器学习处理器的机器学习计算机与所述RAM层间来回传递，以进行所述神经网络处理。

7.根据权利要求5所述的方法，其中，所述机器学习处理器利用为所述神经网络处理保存层系数的ROM控制器；所述方法还包括：通过微控制器单元的状态机同时启动从所述ROM控制器和所述RAM层读取数据。

8.根据权利要求7所述的方法，其中所述RAM层包括伪静态随机存取存储器控制器，并且所述ROM控制器包括串行外设接口控制器。

9.根据权利要求5所述的方法，其中所述输入数据包括来自以下中至少一项的输入：摄像机、麦克风和惯性测量单元。

10.根据权利要求9所述的方法，其中所述输入数据包括来自麦克风的音频数据，所述方法还包括由所述微控制器单元将所述音频数据转化为声谱图数据并将所述声谱图数据输入到单独的所述机器学习处理器中进行神经网络处理。

11.根据权利要求10所述的方法，其中，将所述音频数据转化为声谱图数据的操作与对声谱图数据进行神经网络处理的操作并行进行，从而实现对连续音频数据流的处理。