[发明专利]一种基于数据并行的深度学习处理器架构及方法有效
| 申请号： | 201810179977.2 | 申请日： | 2018-03-05 |
| 公开（公告）号： | CN108334474B | 公开（公告）日： | 2021-11-19 |
| 发明（设计）人： | 朱顺意 | 申请（专利权）人： | 山东领能电子科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F15/78 | 分类号： | G06F15/78;G06F9/50 |
| 代理公司： | 济南金迪知识产权代理有限公司 37219 | 代理人： | 杨树云 |
| 地址： | 250101 山东省济南市历下*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于数据并行的深度学习处理器架构及方法，包括输入缓存区(In_Buf)、PE阵列、若干个片上缓存区、输出缓存区(Out_Buf)，相邻的两个N*N的PE阵列之间设有一组片上缓存区；本发明通过配置N*N的PE阵列，可以实现数据的片上传输并最大程度地减小数据与片外的双向传输，减少了传统神经网络数据的片上与片外传输的能量消耗，为减少神经网络能耗问题提供了新的解决方案。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 数据 并行 深度 学习 处理器 架构 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于数据并行的深度学习处理器架构，其特征在于，包括输入缓存区、PE阵列、若干个片上缓存区、输出缓存区，相邻的两个PE阵列之间设有一组片上缓存区；将片外数据写入所述输入缓存区暂存并进行预读取，使得PE阵列读取所述输入缓存区的数据的同时，所述输入缓存区同步从片外读取数据；所述PE阵列用于读取所述输入缓存区数据并进行数据的卷积、pooling计算；所述片上缓存区用于存储PE阵列处理完的临时数据；所述输出缓存区用于将PE阵列处理完的数据连续返回片外储存。
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