[發明專利]用于神經網絡計算的計算設備和計算方法有效
| 申請號： | 201710025196.3 | 申請日： | 2017-01-13 |
| 公開（公告）號： | CN108304922B | 公開（公告）日： | 2020-12-15 |
| 發明（設計）人： | 劉武龍;姚駿;汪玉 | 申請（專利權）人： | 華為技術有限公司;清華大學 |
| 主分類號： | G06N3/063 | 分類號： | G06N3/063;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京龍雙利達知識產權代理有限公司 11329 | 代理人： | 張欣;王君 |
| 地址： | 518129 廣東*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 用于 神經網絡 計算 設備 計算方法 | ||
1.一種用于神經網絡計算的計算設備，其特征在于，所述神經網絡包括第K神經網絡層和第K+1神經網絡層，所述第K神經網絡層執行的操作包括第一操作，所述第K+1神經網絡層執行的操作包括第二操作，其中K為不小于1的正整數，
所述計算設備包括：
第一計算單元，用于對輸入的第一矩陣執行M次所述第一操作，得到第二矩陣，M為不小于1的正整數；
第二計算單元，用于對輸入的所述第二矩陣執行所述第二操作；
控制單元，用于：
控制所述第一計算單元對所述第一矩陣執行所述M次第一操作中的第i次第一操作，得到所述第二矩陣的第i個數據元素，1≤i≤M；
將所述第二矩陣的第i個數據元素存入第一存儲單元中；
在所述第K神經網絡層計算完成之前，一旦所述第一存儲單元當前存儲的數據元素能夠用于執行一次第二操作，控制所述第二計算單元執行一次第二操作；
其中，所述第一操作為卷積操作，所述第二操作為卷積操作或池化操作，或所述第一操作為池化操作，所述第二操作為卷積操作。
2.如權利要求1所述的計算設備，其特征在于，所述計算設備包括所述第一存儲單元，所述第一存儲單元包括第一線緩沖器，所述第一線緩沖器包括N個寄存器，所述第一線緩沖器中的N個寄存器按照行優先或列優先的方式依次存入第三矩陣的每個元素，所述第三矩陣是為了對所述第二矩陣執行所述第二操作對所述第二矩陣進行補0之后得到的矩陣，其中N＝(h-1)×(W+p)+w，h表示所述第二操作對應的核的行數，w表示所述第二操作對應的核的列數，W表示所述第二矩陣的列數，p表示為了對所述第二矩陣執行所述第二操作需要對所述第二矩陣補充的0元素的行數或列數，其中h、w、p、W、N均為不小于1的正整數。
3.如權利要求2所述的計算設備，其特征在于，所述第二計算單元為交叉陣列，所述N個寄存器中的X個目標寄存器分別與所述第二計算單元的X行直接連接，所述X個目標寄存器為所述N個寄存器中的第1+k×(W+p)個寄存器至第w+k×(W+p)個寄存器，其中，k為取值從0至h-1的正整數，X＝h×w；
所述控制單元具體用于：
將所述第二矩陣的第i個數據元素存入所述第一線緩沖器中；
一旦所述X個目標寄存器當前存儲的數據元素能夠用于執行一次第二操作，控制所述第二計算單元工作，對所述X個目標寄存器中存儲的數據元素執行一次第二操作。
4.如權利要求2所述的計算設備，其特征在于，所述控制單元具體用于：
在第n時鐘周期，控制所述第一計算單元對所述第一矩陣執行所述第i次第一操作，得到所述第二矩陣的第i個數據元素，所述第二矩陣的第i個數據元素位于所述第二矩陣的最后一列，所述第二矩陣的第i+1個數據元素位于所述第i個數據元素所在行的下一行的起始位置，或者所述第二矩陣的第i個數據元素位于所述第二矩陣的最后一行，所述第二矩陣的第i+1個數據元素位于所述第i數據元素所在列的下一列的起始位置；
所述控制單元還用于：
在第n+t時鐘周期，控制所述第一計算單元對所述第一矩陣執行所述M次第一操作中的第i+1次第一操作，t為大于1的正整數；
在所述第n+1時鐘周期至所述第n+t時鐘周期之間的至少一個時鐘周期，控制所述第一線緩沖器存入0元素。
5.如權利要求4所述的計算設備，其特征在于，t＝(s-1)×(W+p)+(w-1)，
所述控制單元具體用于：
在所述第n+1時鐘周期至所述第n+t時鐘周期，控制所述第一線緩沖器依次存入(s-1)×(W+p)+(w-1)個0元素，s表示第一操作的滑動步長。
6.如權利要求1-5中任一項所述的計算設備，其特征在于，所述第一計算單元為交叉陣列。
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