[发明专利]一种面向人工智能计算的神经网络数据串行流水处理方法有效
| 申请号： | 201810139859.9 | 申请日： | 2018-02-11 |
| 公开（公告）号： | CN108446758B | 公开（公告）日： | 2021-11-30 |
| 发明（设计）人： | 陈明书 | 申请（专利权）人： | 江苏金羿智芯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京华夏泰和知识产权代理有限公司 11662 | 代理人： | 孟德栋 |
| 地址： | 224300 江苏省盐城*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种面向人工智能计算的神经网络数据串行流水处理方法，包括：神经网络第一层的层数据处理模块接收到初始数据后，进行层内并行运算；中间层的层数据处理模块接收到上一层串行输出的运算结果后，进行层内并行运算；最后层的层数据处理模块接收到上一层串行输出的运算结果后，进行层内并行运算，并串行输出运算结果；若多次输入初始数据，则所有层数据处理模块对多次输入的初始数据进行流水处理。本发明通过将神经网络每层分别对应不同的层数据处理模块，每个层数据处理模块对本层数据进行层内并行运算，不与外部交互，减少了不断从外部存储读写数据和参数产生大量功耗和延迟的问题，同时对多次输入数据，可进行流水处理，提高神经网络数据的处理效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 人工智能 计算 神经网络 数据 串行 流水 处理 方法 | ||
【主权项】：
1.一种面向人工智能计算的神经网络数据串行流水处理方法，其特征在于，包括：神经网络第一层的层数据处理模块接收到初始数据后，对第一层的层数据进行层内并行运算，并串行输出运算结果；神经网络中间层的层数据处理模块接收到上一层的层数据处理模块串行输出的运算结果后，对本身所属层的层数据进行层内并行运算，并串行输出运算结果；神经网络最后层的层数据处理模块接收到上一层的层数据处理模块串行输出的运算结果后，对最后层的层数据进行层内并行运算，并串行输出运算结果；若多次向所述神经网络输入初始数据，则所述神经网络第一层的层数据处理模块、神经网络中间层的层数据处理模块以及神经网络最后层的层数据处理模块对多次输入的初始数据进行流水处理。
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