[发明专利]运算方法、装置、芯片、设备和介质

说明书

本公开提供了一种由运算装置执行的运算方法、运算装置、芯片、设备和介质，涉及计算机技术领域，尤其涉及芯片技术领域。实现方案为：响应于确定目标运算类型为算术逻辑运算和查表运算的组合，获取第一数量的待输入值；将第一数量的待输入值分别输入第一数量的算术逻辑单元，以得到第一数量的算术逻辑单元各自输出的算术逻辑运算结果；以及将第一数量的算术逻辑运算结果分别输入第一数量的查表单元，以得到第一数量的查表单元各自输出的查表运算结果；响应于确定目标运算类型为非算术逻辑运算，获取第二数量的待输入值；以及将第二数量的待输入值分别输入第二数量的非算术逻辑单元，以得到第二数量的非算术逻辑单元各自输出的非算术逻辑运算结果。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及芯片技术领域，具体涉及一种由运算装置执行的运算方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

背景技术

随着人工智能技术的发展，越来越多的应用基于人工智能技术取得了远超过传统算法的效果。深度学习是数据密集型算法和计算密集型算法，也是快速迭代发展的算法。在深度学习算法中，为了提高神经网络模型处理复杂任务的能力，需要应用到多种运算类型。

在此部分中描述的方法不一定是之前已经设想到或采用的方法。除非另有指明，否则不应假定此部分中描述的任何方法仅因其包括在此部分中就被认为是现有技术。类似地，除非另有指明，否则此部分中提及的问题不应认为在任何现有技术中已被公认。

发明内容

本公开提供了一种由运算装置执行的运算方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

根据本公开的一方面，提供了一种由运算装置执行的运算方法，所述运算装置包括第一数量的第一运算单元和第二数量的非算术逻辑单元，所述第一数量的第一运算单元中的每个第一运算单元包括算术逻辑单元和查表单元，所述方法包括：响应于确定目标运算类型为算术逻辑运算和查表运算的组合，获取第一数量的待输入值；将所述第一数量的待输入值分别输入所述第一数量的算术逻辑单元，以得到所述第一数量的算术逻辑单元各自输出的算术逻辑运算结果；以及将所述第一数量的算术逻辑运算结果分别输入所述第一数量的查表单元，以得到所述第一数量的查表单元各自输出的查表运算结果；以及响应于确定所述目标运算类型为非算术逻辑运算，获取第二数量的待输入值；以及将所述第二数量的待输入值分别输入所述第二数量的非算术逻辑单元，以得到所述第二数量的非算术逻辑单元各自输出的非算术逻辑运算结果。

根据本公开的另一方面，提供了一种运算装置，包括：第一数量的第一运算单元，所述第一数量的第一运算单元中的每个第一运算单元包括算术逻辑单元和查表单元；第二数量的非算术逻辑单元；获取单元，被配置用于响应于确定目标运算类型为算术逻辑运算和查表运算的组合，获取第一数量的待输入值；以及输入单元，被配置用于将所述第一数量的待输入值分别输入所述第一数量的算术逻辑单元，以得到所述第一数量的算术逻辑单元各自输出的算术逻辑运算结果；以及将所述第一数量的算术逻辑运算结果分别输入所述第一数量的查表单元，以得到所述第一数量的查表单元各自输出的查表运算结果，所述获取单元还被配置用于响应于确定所述目标运算类型为非算术逻辑运算，获取第二数量的待输入值，所述输入单元还被配置用于将所述第二数量的待输入值分别输入所述第二数量的非算术逻辑单元，以得到所述第二数量的非算术逻辑单元各自输出的非算术逻辑运算结果。

根据本公开的另一方面，提供了一种芯片，包括如上所述的运算装置。

根据本公开的另一方面，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上述运算方法。

根据本公开的另一方面，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，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述运算方法。