[发明专利]一种卷积神经网络的数据调度方法、系统及计算机设备

摘要

本发明实施例公开了一种卷积神经网络的数据调度方法、系统及计算机设备，该方法包括：将图像数据分成N个目标图像数据，所述N为大于1的整数，所述N个目标图像数据中包含第一目标图像数据和第二目标图像数据；将所述第一目标图像数据载入第一数据缓冲模块，计算单元读取所述第一数据缓冲模块存储的所述第一目标图像数据后进行卷积计算；在所述计算单元读取所述第一数据缓冲模块存储的所述第一目标图像数据后进行卷积计算的过程中，将所述第二目标图像数据载入第二数据缓冲模块；所述计算单元得到计算结果后将所述计算结果上传到外部存储。本发明实施例可以减少处理图像数据时所需的存储空间以及图像数据的载入和上传时间。

主权项

1.一种卷积神经网络的数据调度方法，其特征在于，包括：将图像数据分成N个目标图像数据，所述N为大于1的整数，所述N个目标图像数据中包含第一目标图像数据和第二目标图像数据，所述第一目标图像数据和所述第二目标图像数据为相邻的所述目标图像数据；将所述第一目标图像数据载入第一数据缓冲模块，计算单元读取所述第一数据缓冲模块存储的所述第一目标图像数据后进行卷积计算；在所述计算单元读取所述第一数据缓冲模块存储的所述第一目标图像数据后进行卷积计算的过程中，将所述第二目标图像数据载入第二数据缓冲模块；所述计算单元读取所述第二数据缓冲模块中的所述第二目标图像数据后进行卷积计算；所述第一数据缓冲模块和所述第二数据缓冲模块交替执行载入操作；所述计算单元得到计算结果后将所述计算结果上传到外部存储；在所述将所述图像数据分成N个所述目标图像数据之前，所述方法还包括：根据缓存当前可用的存储空间以及计算单元的数量，确定第一数据缓冲模块和第二数据缓冲模块可分配的最大存储空间，所述第一数据缓冲模块和所述第二数据缓冲模块可分配的最大存储空间相同；所述将图像数据分成N个目标图像数据包括：确定若将所述图像数据分成所述N个数据量相等的所述目标图像数据后，所述第一目标图像数据所需的存储空间是否小于或等于所述第一数据缓冲模块可分配的最大存储空间；若是，将所述图像数据分成所述N个所述目标图像数据。