[发明专利]一种深度学习处理器及电子设备在审
| 申请号： | 201910168117.3 | 申请日： | 2019-03-06 |
| 公开（公告）号： | CN109871951A | 公开（公告）日： | 2019-06-11 |
| 发明（设计）人： | 张新;赵雅倩;方兴;董刚;杨宏斌;范宝余;刘栩辰 | 申请（专利权）人： | 苏州浪潮智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 罗满 |
| 地址： | 215100 江苏省苏州市吴*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种深度学习处理器，所述深度学习处理器包括调度模块，用于接收数据处理请求，并根据所述数据处理请求解析目标指令集中的宏指令得到解析结果；卷积计算模块，用于在三维卷积脉动阵列中执行所述解析结果对应的二维卷积计算操作得到数据处理结果；其中，所述三维卷积脉动阵列由多个运算单元按照乘加器阵列构建规则排列得到。本方法能够减少卷积计算对于带宽的需求、提高卷积计算的效率，优化深度学习的处理流程。本申请还公开了一种电子设备，具有以上有益效果。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积计算 处理器 数据处理请求 电子设备 解析结果 脉动阵列 卷积 三维 学习 数据处理结果 处理流程 调度模块 二维卷积 规则排列 计算操作 目标指令 运算单元 阵列构建 乘加器 宏指令 申请 解析 带宽 优化 | ||
【主权项】：
1.一种深度学习处理器，其特征在于，包括：调度模块，用于接收数据处理请求，并根据所述数据处理请求解析目标指令集中的宏指令得到解析结果；卷积计算模块，用于在三维卷积脉动阵列中执行所述解析结果对应的二维卷积计算操作得到数据处理结果；其中，所述三维卷积脉动阵列由多个运算单元按照乘加器阵列构建规则排列得到。
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