CN109523020A - 一种运算装置和方法 - Google Patents

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Abstract

本申请提供了一种运算装置和方法，所述装置包括：存储器、控制器单元、互联模块和运算单元，其中，存储器用于存储数据块，互联模块，用于连接运算单元中的计算器以使得运算单元构成第一计算拓扑结构，以及接收数据块，将数据块发送至运算单元；控制器单元，用于从寄存器单元内提取运算指令，将运算指令译码成执行指令，执行指令用于控制运算单元执行运算操作，将运算指令对应的操作域传输至数据访问单元；运算单元，用于根据执行指令调用运算单元中的计算器对运算指令对应的操作域对应的数据块执行运算操作得到运算结果。本申请提供的技术方案具有计算速度快，功耗低的优点。

Description

一种运算装置和方法
技术领域
本申请涉及人工智能领域，具体地涉及一种运算装置和方法。
背景技术
卷积神经网络是近年来广泛应用于模式识别、图像处理等领域的一种高效识别算法，它具有结构简单、训练参数少和适应性强、平移、旋转、缩放等特点。由于CNN/DNN的特征检测层通过训练数据进行学习，所以在使用CNN/DNN时，避免了显示的特征抽取，而隐式地从训练数据中进行学习；再者由于同一特征映射面上的神经元权值相同，所以网络可以并行学习，这也是卷积网络相对于神经元彼此相连网络的一大优势。
在已有的计算机领域应用中，与卷积运算相关的应用十分普遍。本申请专注于卷积神经网络，目前可以执行此种运算的主流装置如下：
在现有技术中，一种进行卷积神经网络运算的已知方案是使用通用处理器，该方法通过通用寄存器堆和通用功能部件来执行通用指令，从而执行卷积神经网络运算。然而，该方法的缺点之一是单个通用处理器多用于标量计算，在进行卷积神经网络运算时运算性能较低。而使用多个通用处理器并行执行时，通用处理器之间的相互通讯又有可能成为性能瓶颈，影响计算的速度，计算的功耗较高。
发明内容
本申请提供一种运算装置和方法，解决现有技术中存在的性能瓶颈，提高计算的速度，降低计算的功耗的问题。
本申请的一个方面提供了一种运算装置，所述运算装置包括存储器、控制器单元、互联模块和运算单元，其中，
所述存储器，用于存储数据块，所述数据块包括n维数据，n为大于等于1的整数；
所述互联模块，用于连接运算单元中的计算器以使得所述运算单元构成第一计算拓扑结构，以及接收数据块，将数据块发送至运算单元；
所述控制器单元，用于从寄存器单元内提取运算指令，将运算指令译码成执行指令，执行指令用于控制运算单元执行运算操作，将运算指令对应的操作域传输至所述数据访问单元；
所述运算单元，用于根据执行指令调用所述运算单元中的计算器对运算指令对应的操作域对应的数据块执行运算操作得到运算结果，将运算结果传输至所述数据访问单元以及存储在所述存储器内；
所述运算单元还包括主运算模块和多个从运算模块，所述多个从运算模块用于将接收输入数据和运算指令对应的操作域对应的数据块执行卷积运算得到的中间向量，将所述中间向量通过所述互联模块转发至所述主运算模块；所述主运算模块用于将所有中间向量拼接成中间结果，并对所述中间结果执行非线性函数运算得到指令结果；
所述主运算模块包括定义域转换部、查表部、线性拟合部和子主运算模块，其中，
所述定义域转换部，用于将输入的自变量转换成查表范围内的对应值；
所述查表部，用于根据输入的自变量或由所述定义域转换部处理后的自变量，查找对应的分段线性拟合的斜率和截距；以及
所述线性拟合部，用于根据所述查表部查表得到的斜率和截距通过线性拟合的方法得到拟合函数值y；
所述子主运算模块，用于将中间结果的所有元素值对应的函数值y组合起来得到指令结果。
本申请的另一方面提供了一种运算方法，所述方法由运算装置执行，所述运算装置包括存储器、控制器单元、寄存器单元、数据访问单元和运算单元，其中，
所述控制器单元从所述寄存器单元的首地址读取第一IO指令，根据所述第一IO指令译出第一控制信号，所述数据访问单元根据所述第一控制信号从存储器读取相应的所有运算指令，并将所述所有的运算指令缓存在所述寄存器单元中；
所述控制器单元从所述寄存器单元读入第二IO指令，根据所述第二IO指令译出第二控制信号，所述数据访问单元根据所述第二IO指令译出的控制信号从所述存储器读取运算单元需要的所有数据块；
所述控制器单元从寄存器单元读入第一CONFIG指令，根据所述第一CONFIG指令译出第三控制信号，所述运算装置根据所述第三控制信号配置该层神经网络计算需要的各种常数；
所述控制器单元从寄存器单元读入第二COMPUTE指令，根据第二COMPUTE指令译出第四控制信号，所述互连模块根据所述第四控制信号将卷积窗口内的输入数据发给计所述算单元内的各计算器；
所述乘法运算器将卷积核w与输入数据Xi执行乘法运算以后得到第一结果，将所述第一结果输入到所述加法运算器执行加法运算得到第二结果，将所述第二结果和偏置b执行加法运算得到第三结果，将所述第三结果输入到激活运算器执行激活运算得到输出结果s，将所述输出结果s传输至所述数据访问单元存储到存储介质内；
或者，所述运算单元中的多个从运算模块将卷积核w与输入数据Xi执行卷积运算得到中间向量，并将所述中间向量发送到所述运算单元中的主运算模块；
所述主运算模块将所有的中间向量拼接成中间结果；
所述主运算模块中的定义域转换部将所述中间结果中的自变量转换成查表范围内的对应值；
所述主运算模块中的查表部，根据输入的自变量或者由所述定义域转换不处理后的自变量，查找对应的分段线性拟合的斜率和截距；
所述主运算模块中的线性拟合部根据所述查表部查表得到的斜率和截距通过线性拟合的方法，得到拟合函数值y；
所述主运算模块中的子主运算模块将中间结果的所有元素值对应的拟合函数值y进行组合，得到输出结果s，将所述输出结果s传输至所述数据访问单元存储到存储介质内。
第三方面，提供一种芯片，所述芯片集成第一方面提供的运算装置。
第四方面，提供一种电子设备，所述电子设备包括第三方面提供的芯片。
第五方面，提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行第二方面提供的方法。
第六方面，提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机程序可操作来使计算机执行第二方面所述的方法。
本申请提供的运算装置及配套指令，将参与计算的输入数据和卷积核暂存在高速暂存存储器上(Scratchpad Memory)。在仅发送同一条指令的情况下，卷积神经网络运算单元中可以更加灵活有效地支持不同宽度的数据，并可以解决数据存储中的相关性问题，从而提升了包含大量卷积神经网络计算任务的执行性能，本申请采用的指令具有精简的格式，使得指令集使用方便、支持的向量长度灵活，所以其具有计算速度快，功耗低的优点。
本申请可以应用于以下(包括但不限于)场景中：数据处理、机器人、电脑、打印机、扫描仪、电话、平板电脑、智能终端、手机、行车记录仪、导航仪、传感器、摄像头、云端服务器、相机、摄像机、投影仪、手表、耳机、移动存储、可穿戴设备等各类电子产品；飞机、轮船、车辆等各类交通工具；电视、空调、微波炉、冰箱、电饭煲、加湿器、洗衣机、电灯、燃气灶、油烟机等各类家用电器；以及包括核磁共振仪、B超、心电图仪等各类医疗设备。
附图说明
图1为本申请实施例提供了一种运算装置的结构示意图；
图2a为本申请实施例提供了一种主运算模块的结构图；
图2b为本申请实施例提供了一种定义域转换部件的内部结构图；
图2c为本申请实施例提供了一种查表部件的内部结构图；
图2d为本申请实施例提供了一种线性拟合部件的内部结构图；
图2e为本申请实施例提供了一种非线性函数的快速运算的第一实施例；
图2f为本申请实施例提供了一种非线性函数的快速运算的第二实施例；
图2g为本申请实施例提供了一种非线性函数的快速运算的第三实施例；
图2h为本申请实施例提供了一种非线性函数的快速运算的第四实施例；
图2i为本申请实施例提供了一种非线性函数的快速运算的第五实施例；
图3为本申请实施例提供了一种运算装置中主运算模块结构的示例框图；
图4a为本申请实施例提供了一种运算装置中从运算模块结构的示例框图；
图4b为本申请实施例提供了一种运算装置中从运算模块结构的示例框图；
图5为本申请实施例提供了一种运算方法的流程示意图。
具体实施方式
本申请提供一种运算装置及配套指令集，包括存储单元、寄存器单元和卷积神经网络运算单元，存储单元中存储有输入输出数据和卷积核，寄存器单元中存储有输入输出数据和卷积核存储的地址，卷积神经网络运算单元根据运算指令在寄存器单元中获取数据地址，然后，根据该数据地址在存储单元中获取相应的输入数据和卷积核，接着，根据获取的输入数据和卷积核进行卷积神经网络运算，得到卷积神经网络运算结果。本申请将参与计算的输入数据和卷积核暂存在外部存储空间(例如，高速暂存存储器)上，使得卷积神经网络运算过程中可以更加灵活有效地支持不同宽度的数据，提升包含大量卷积神经网络计算任务的执行性能。
参阅图1，图1提供了一种运算装置，该运算装置包括：存储器111(可选的)、寄存器单元112、互联模块113、运算单元114、控制器单元115和数据访问单元116；
其中，运算单元114包括：加法计算器、乘法计算器、比较器、激活运算器中至少二种。
互联模块113，用于连接运算单元113中的计算器以使得所述运算单元构成第一计算拓扑结构，以及接收数据块，将数据块发送至运算单元。
寄存器单元112，寄存器单元还可以有其它的替代单元，例如指令缓存，高速暂存存储器等，用于存储该运算指令、数据块的在存储介质的地址、运算指令对应的计算拓扑结构。
该运算指令可以包括：操作域以及操作码，以卷积计算指令为例，如表1所示，其中，寄存器0、寄存器1、寄存器堆2、寄存器3、寄存器4可以为操作域。其中，每个寄存器0、寄存器1、寄存器2、寄存器3、寄存器4可以是一个或者多个寄存器。
表1
存储器111可以为片外存储器，当然在实际应用中，当为片内存储器时，该片内存储器可以为缓存，具体的，可以为高速暂存缓存，用于存储数据块，该数据块具体可以为n维数据，n为大于等于1的整数，例如，n＝1时，为1维数据，即向量，如n＝2时，为2维数据，即矩阵，如n＝3或3以上时，为多维数据。
控制器单元115，用于从寄存器单元112内提取运算指令、该运算指令对应的操作域以及该运算指令对应的第一计算拓扑结构，将该运算指令译码成执行指令，该执行指令用于控制运算单元执行运算操作，将该操作域传输至数据访问单元116。
数据访问单元116，用于从存储器111中提取该操作域对应的数据块，并将该数据块传输至互联模块113。
互联模块113、用于接收数据块，将该数据块发送至运算单元114。
运算单元114，用于该执行指令调用运算单元114的计算器对该数据块执行运算操作得到运算结果，将该运算结果传输至数据访问单元存储在存储器内。一个实施例里，运算单元114，用于按第一计算拓扑结构以及该执行指令调用计算器对数据块执行运算操作得到运算结果，将该运算结果传输至数据访问单元存储在存储器内。
运算单元114还可以包括主运算模块和多个从运算模块，所述多个从运算模块用于将接收输入数据和运算指令对应的操作域对应的数据块执行卷积运算得到的中间向量，将所述中间向量通过所述互联模块转发至所述主运算模块；所述主运算模块用于将所有中间向量拼接成中间结果，并对所述中间结果执行非线性函数运算得到指令结果。
主运算模块包括定义域转换部、查表部、线性拟合部和子主运算模块，其中，
所述定义域转换部，用于将输入的自变量转换成查表范围内的对应值；
所述查表部，用于根据输入的自变量或由所述定义域转换部处理后的自变量，查找对应的分段线性拟合的斜率和截距；以及
所述线性拟合部，用于根据所述查表部查表得到的斜率和截距通过线性拟合的方法得到拟合函数值y；
所述子主运算模块，用于将中间结果的所有元素值对应的函数值y组合起来得到指令结果。
可选的，所述主运算模块，用于将中间结果与偏置数据相加，然后执行非线性函数运算。
可选的，所述非线性函数包括：sigmoid，tanh，relu或softmax。
可选的，所述互连模块为以下任一种结构：树状结构、环状结构、网格状结构、分级互连、总线结构。
可选的，存储器111(可选的)、寄存器单元112、互联模块113、运算单元114、控制器单元115和数据访问单元116以通过硬件电路(例如包括但不限于FPGA、CGRA、专用集成电路ASIC、模拟电路和电阻器等)实现。
在一种可选的实施例中，上述第一计算拓扑结构可以为：乘法运算器-加法运算器-加法运算器-激活运算器。
下面通过不同的运算指令来说明如图1所示的运算装置的具体计算方法，这里的运算指令以卷积计算指令为例，该卷积计算指令可以应用在神经网络中，所以该卷积计算指令也可以称为卷积神经网络。对于卷积计算指令来说，其实际需要执行的公式可以为:s＝s(∑wxi+b),其中，即将卷积核w乘以输入数据xi，进行求和，然后加上偏置b后做激活运算s(h)，得到最终的输出结果s。依据该公式即可以得到该计算拓扑结构为，乘法运算器-加法运算器-(可选的)激活运算器。
上述卷积计算指令可以包括指令集，该指令集包括：卷积神经网络指令，有不同功能的卷积神经网络COMPUTE指令以及CONFIG指令、IO指令、NOP指令、JUMP指令和MOVE指令。在一种实施例中，COMPUTE指令包括：
卷积神经网络指令，根据该指令，装置分别从存储器(优选的高速暂存存储器或者标量寄存器堆)的指定地址取出指定大小的输入数据和卷积核，在卷积运算部件中做卷积运算直接得到输出结果。即该指令不执行后续的操作，直接做卷积运算得到输出结果。
卷积神经网络sigmoid指令，根据该指令，装置分别从存储器(优选的高速暂存存储器或者标量寄存器堆)的指定地址取出指定大小的输入数据和卷积核，在卷积运算部件中做卷积操作，优选的，然后将输出结果做sigmoid激活；
卷积神经网络TanH指令，根据该指令，装置分别从存储器(优选的高速暂存存储器)的指定地址取出指定大小的输入数据和卷积核，在卷积运算部件中做卷积操作，优选的，然后将输出结果做TanH激活；
卷积神经网络ReLU指令，根据该指令，装置分别从存储器(优选的高速暂存存储器)的指定地址取出指定大小的输入数据和卷积核，在卷积运算部件中做卷积操作，优选的，然后将输出结果做ReLU激活；以及
卷积神经网络group指令，根据该指令，装置分别从存储器(优选的高速暂存存储器)的指定地址取出指定大小的输入数据和卷积核，划分group之后，在卷积运算部件中做卷积操作，优选的，然后将输出结果做激活。
CONFIG指令在每层人工神经网络计算开始前配置当前层计算需要的各种常数。
IO指令实现从外部存储空间读入计算需要的输入数据以及在计算完成后将数据存回至外部空间。
NOP指令负责清空当前装置内部所有控制信号缓存队列中的控制信号，保证NOP指令之前的所有指令全部指令完毕。NOP指令本身不包含任何操作；
JUMP指令负责控制将要从寄存器单元读取的下一条指令地址的跳转，用来实现控制流的跳转；
MOVE指令负责将装置内部地址空间某一地址的数据搬运至装置内部地址空间的另一地址，该过程独立于运算单元，在执行过程中不占用运算单元的资源。
如图1所示的运算装置执行卷积计算指令的方法具体可以为：
控制器单元115从寄存器单元112内提取卷积计算指令、卷积计算指令对应的操作域，控制器单元将该操作域传输至数据访问单元。
数据访问单元从存储器内提取该操作域对应的卷积核w和偏置b(当b为0时，不需要提取偏置b)，将卷积核w和偏置b传输至运算单元。
计算单元的乘法运算器将卷积核w与输入数据Xi执行乘法运算以后得到第一结果，将第一结果输入到加法运算器执行加法运算得到第二结果，将第二结果和偏置b执行加法运算得到第三结果，将第三结果输到激活运算器执行激活运算得到输出结果s，将输出结果s传输至数据访问单元存储至存储器内。其中，每个步骤后都可以直接输出结果传输到数据访问存储至存储器内。另外，将第二结果和偏置b执行加法运算得到第三结果这一步骤为可选步骤，即当b为0时，不需要这个步骤。
本申请提供的技术方案通过一个指令即卷积计算指令即实现了卷积的计算，在卷积计算的中间数据(例如第一结果、第二结果、第三结果)均无需存储或提取，减少了中间数据的存储以及提取操作，所以其具有减少对应的操作步骤，提高卷积的计算效果的优点。
如图2a所示，上述主运算模块的结构具体可以包括：第一部分、第二部分、第三部分。
其中，第一部分用于定义域变换，由定义域转换部10来实现，定义域转换部10包括乘法器1和加法器2，用于将输入的自变量转换成查表范围内的对应值；第二部分是查表，由查表部20来实现，查表部20包括斜率数组存储单元3，截距数组存储单元4，索引生成单元5，索引单元6，查表部20用于根据由第一部分输入的自变量的值，查找到对应的分段线性拟合的斜率和截距；第三部分是线性拟合，由线性拟合部30来实现，线性拟合部30包括乘法器7和加法器8，用于根据第二部分查表得到的斜率和截距通过线性拟合的方法得到最后结果。
乘法器1，用于输入定义域的伸缩。
加法器2，用于输入定义域的偏移。
斜率数组存储单元3，用于存储分段线性拟合的斜率数据。
截距数组存储单元4，用于存储分段线性拟合的截距数据。
索引生成单元5，用于根据输入值计算出查表的索引值。
索引单元6，用于根据索引值输出对应的斜率和截距。
乘法器7，用于计算k*x。
加法器8，用于计算k*x+b。
非线性函数的快速运算，可分如下情况进行：
(1)定义域需要转换，并且分段线性拟合的输入定义域是第一部分的输入数据。
(2)定义域需要转换，并且分段线性拟合的输入定义域是第一部分的输出数据。
(3)不需要对定义域做变换。
(4)定义域需要转变，线性拟合可以选择定义域转换之前或者之后的定义域的值。
(5)可以选择是否进行定义域转换，线性拟合可以选择定义域转换之前或者之后的定义域的值。
如图2b所示，是本发明的定义域转换部件的内部结构。定义域转换部件的结构如下：
如图所示，定义域转换部10是定义域转换的部件，有三个输入x,i,j，x是非线性函数的自变量，i和j是和非线性函数的定义域范围相关的两个常数，new_x是变换定义域后的输出结果。上述部件实现的运算是：new_x＝x*i+j，做定义域变换的目的是为了便于接下来的查表操作。
对于不需要定义域做变换的请情况，即new_x＝x*i+j中的i＝1，j＝0，此种方式无需对输入变量进行变换，直接作为乘法器7的kx的输入变量即可。
定义域转换部件可包括：第一乘法器，用于对输入的自变量进行缩放；
第一加法器，用于对缩放后的自变量进行偏移。
如图2c所示，是本发明的查表部件的内部结构图。查表部件结构如下：
如图所示，查表部20的输入是非线性函数的自变量，或者将非线性函数的第一自变量经过定义域转变后的第二自变量。
斜率数组存储单元和截距数组存储单元，里面分别存储了非线性函数分段线性拟合的直线斜率(即K)和截距(即b)，在开始计算之前，斜率数组存储单元和截距数组存储单元都应该已经存储了斜率和截距的有效数据。
上述斜率和截距的有效数据可以通过对非线性函数的最小二乘法进行线性拟合的方式来实现。当然在本发明具体实施方式中还可以采用其他的方式来获取上述斜率和截距的有效数据。
索引生成单元根据输入x的值，计算出索引值。索引单元根据索引值从斜率数组存储单元和截距数组存储单元查询出该索引值对应的斜率和截距，输出对应的斜率和截距。
可选的，所述查表部包括：斜率数组存储单元，用于存储所述查表部中的斜率数据；
截距数组存储单元，用于存储所处查表部中的截距数据；
索引生成单元，用于根据输入自变量的值计算出对应的斜率和截距的索引；
索引单元，用于根据索引生成单元生成的索引在斜率和截距数组存储单元中读取出对应的值，并输出。
如图2d所示，是本发明的线性拟合部件的内部结构图。线性拟合部件结构如下：
如图所示，线性拟合部30这个模块有三个输入，x表示自变量，可能是转换后的也可能是没转换的(即该X可以为非线性函数的第一自变量或将第一自变量通过该定义域转换以后的第二自变量)，k和b分别是查表得到的截距和斜率，输出是最终的结果f(x)，线性拟合部30实现的运算是：f(x)＝k*x+b。
可选的，线性拟合部包括：
第二乘法器，用于根据斜率与输入的自变量或由所述定义域转换部处理后的自变量进行乘法运算，得到运算结果；
第二加法器，用于根据所述运算结果以及截距进行加法运算，得到所述指令。
可选的，运算装置还可包括：第一自变量选择器，用于选择所述查表部进行处理时所使用的自变量；第二自变量选择器，用于选择所述第二乘法器进行乘法运算时所使用的自变量。
可选的，参阅图3，图3为本发明实施例提供了一种主运算模块的示意图。如图3所示，主运算模块5包括：第一存储单元53、第一子运算模块51和第一数据依赖关系判定单元52；
所述第一存储单元53，用于缓存所述主运算模块在计算过程中的输入数据和输出数据；
所述第一子运算模块51，用于完成主运算模块的运算功能；
所述第一数据依赖关系判定单元52，用于保证对所述第一存储单元的数据的读写不存在一致性冲突，并负责从所述第一存储单元读取输入的数据，并通过所述互联模块将输入的数据发送给所述多个从运算模块；以及接收所述互连模块的发送的中间向量并发送到所述第一子运算模块。
可选的，参阅图4a和4b，图4a和4b为本发明实施例提供了一种从运算模块的示意图。如图4a和4b所示，本发明实施例提供的从运算模块6包括：第二子运算模块61、第二数据依赖关系判定单元62、第二存储单元63和第三存储单元64；
所述第二子运算模块61，用于完成从所述从运算模块的卷积运算中的各种算术逻辑运算；
所述第二数据依赖关系判定单元62，用于负责计算过程中对所述第二存储单元和所述第三存储单元的读写操作，并保证对所述第二存储单元和所述第三存储单元的读写不存在一致性冲突；
所述第二存储单元63，用于缓存数据块和从运算模块计算得到的输出标量；
所述第三存储单元64，用于缓存所述从运算模块在计算过程中需要的卷积核数据。
如图2e所示，是本发明的非线性函数的快速运算的第一实施例。
在本实施例中，查表部20的输入是自变量x，查找部件20根据x的值找到对应的斜率k和截距b，并将k和b输出，在乘法器7中计算k*x，并将结果和b输出，在加法器8中计算k*x+b，计算得到最终的结果。
如图2f所示，是本发明的非线性函数的快速运算的第二实施例。
在本实施例中，乘法器1对输入自变量x进行缩放，加法器2对x进行偏移，查表部20的输入是加法器2的输出，查找部件20根据加法器2的输出值找到对应的斜率k和截距b，并将k和b输出，在乘法器7中计算k*new_x，并将结果和b输出，在加法器8中计算k*new_x+b，计算得到最终的结果。
如图2g所示，是本发明的非线性函数的快速运算的第三实施例。
在本实施例中，乘法器1对输入自变量x进行缩放，加法器2对x的进行偏移，查表部20的输入是加法器2的输出，查找部件20根据加法器2的输出值找到对应的斜率k和截距b，并将k和b输出，在乘法器7中计算k*x，并将结果和b输出，在加法器8中计算k*x+b，计算得到最终的结果。
如图2h所示，是本发明的非线性函数的快速运算的第四实施例。
在本实施例中，乘法器1对输入自变量x进行缩放，加法器2对自变量x进行偏移，查表部20的输入是加法器2的输出，查找部件20根据加法器2的输出值找到对应的斜率k和截距b，并将k和b输出，在乘法器7中计算k*x或者k*new_x，并将结果和b输出，在加法器8中计算k*x+b或者k*new_x+b,计算得到最终的结果。
在本实施例中，设置自变量选择器(MUX)来选择乘法器7进行运算所需的自变量为输入的自变量x或是经过加法器2处理后输出的自变量new_x。具体的，如果自变量选择器闭合，即乘法器7中的x的取值可以为将非线性函数的第一自变量经过定义域转换后的第二自变量；如自变量选择器断开，即乘法器7中的x的取值可以为非线性函数的第一自变量。
如图2i所示，是本发明的非线性函数的快速运算的第五实施例。
在本实施例中，乘法器1对输入自变量x进行缩放，加法器2对x进行偏移，查表部20的输入可以选择原始输入x或者经过定义域转换的new_x，查找部20根据输入输出值找到对应的斜率k和截距b，并将k和b输出，在乘法器7中计算k*x或者k*new_x，并将结果和b输出，在加法器8中计算k*x+b或者k*new_x+b，计算得到最终的结果。
在本实施例中，设置自变量选择器(MUX)来选择查表部20的输入是输入的自变量x或是经过加法器2处理后输出的自变量new_x，并设置自变量选择器(MUX)来选择乘法器7进行运算所需的自变量为输入的自变量x或是经过加法器2处理后输出的自变量new_x。
下面通过一具体的例子来进一步说明本案的功效。
其定义域为：(-∞，+∞)，值域为：(-1,1)。这个函数也被称为Sigmoid函数。
由如上所述，可知本发明在计算上面非线性函数，所需要的计算步骤包括查表、乘法、加法。
在FPU中需要的运算步骤是：
1、取反：x＝-x。
2、计算log2x。
3、计算log2e。
4、除法运算：第2步的结果除以第3步的结果。
5、1加上第4步的结果。
6、1除以第5步的结果。
参见Sigmoid函数的曲线，对于f(-7.75)＝0.00043，f(7.75)＝0.99957。
则插值范围可以设定为[-7.75,7.75]，因为f(x)在这个区间外的值基本接近0和1，设这个区间为[-a,a],即a＝7.75。
假设非线性函数装置总共可以存储64组k和b，这个变量被定义为N。在实际应用中，为了计算的准确性，也可以存储128组K和b，对于函数计算来说，K和b的取值越多，其计算的准确率越高。
根据a和N可以得到插值区间的划分：
线段1：(-∞,7)
线段2～线段63:将(-7.75，7.75等比例划分为62个区间，也就是x每隔0.25划分为一段(7.75*2/62＝0.25)。
线段64：(7.75,+∞)。
得到64组线段斜率和截距的方法。
根据x分好的64段区间，分别采用最小二乘法进行线性拟合得到64组K和b。
具体的，对于第0条线：k:3.56478084049e-05,b:0.000464867209246；对于第63条线：k:0.000380432718501 b:0.996623118445。由于K和b对应的值较多，这里以第0条线以及第63条线为例。
也就是我们采用64条直线分段去拟合f(x)。
f(x)采用64条直线表示之后可以认为是一个分段函数。
得到64组k和b之后，在使用运算装置之前，需要将k和b的值存储到运算装置的寄存器中，即将64个k值以及对应的索引值的映射关系存在斜率数组存储单元内，将64个b值以及对应的索引值的映射关系存在截距数组存储单元内。
上面的工作做完之后，运算装置就可以进行f(x)的近似计算，对此此计算，无需进行定义域的转换，即x＝new x。
运算装置接收一个输入x，假设x是一个32位定点数，32位定点的格式为：
1符号位 2-16整数位 17-32小数位
因为查表部件查找的范围是[-7.75,7.75]，对应x的位数是符号位1和14-18位，查表部件根据这几位的值确定index。
符号位1 14-18位 Index
1 00000 0
1 00001 1
… … …
1 11111 31
0 00000 32
0 00001 33
0 00010 34
… … …
0 11111 63
具体地，假设输入的x是-8，则x的定点二进制表示为：1111 1111 1111 1000 00000000 0000 0000。符号位是1，14-18位为00000，通过查表可得x为-8时的index为0。因此可以得到k为3.56478084049e-05，b为0.00046。最后装置的乘法器和加法器进行k*x+b的运算得到f(x)的值为：3.56478084049e-05*8+0.00046＝0.0001748。
由以上的运算可以看出本发明的优势：
(1)加快了计算过程，对于本发明的计算方法来说，其需要经过索引值确定、查表获取k、b，执行乘法运算以及加法运算，其计算过程比现有的计算过程简单，并且计算量也会小很多。
(2)避免了复杂的硬件设计，例如log2x的运算部件，降低了芯片面积和功耗。
图5是本申请实施例提供的运算方法的流程图，应用于运算装置，运算装置包括运算装置包括存储器、控制器单元、寄存器单元、数据访问单元和运算单元，如图5所示，执行运算方法的过程包括：
在步骤S5B1，在寄存器单元的首地址处预先存入第一IO指令。
在步骤S5B2，控制器单元从所述寄存器单元的首地址读取第一IO指令，根据第一IO指令译出第一控制信号，数据访问单元根据所述第一控制信号从存储器读取相应的所有运算指令，并将其缓存在寄存器单元中。
在步骤S5B3，控制器单元从寄存器单元读入第二IO指令，根据第二IO指令译出第二控制信号，数据访问单元根据第二IO指令译出的控制信号从存储器读取运算单元需要的所有数据块(例如，包括输入数据、用于作快速的激活函数运算的插值表、用于配置运算器件参数的常数表、偏置数据等)。
在步骤S5B4，控制器单元从寄存器单元读入第一CONFIG指令，根据第一CONFIG指令译出第三控制信号，运算装置根据第三控制信号配置该层神经网络计算需要的各种常数。例如，运算单元根据控制信号里的参数配置单元内部寄存器的值，所述参数包括例如激活函数需要的数据。
在步骤S5B5，控制器单元从寄存器单元读入第二COMPUTE指令，根据第二COMPUTE指令译出第四控制信号，互连模块根据第四控制信号将卷积窗口内的输入数据发给计算单元内的各计算器。
在步骤S5B6，乘法运算器将卷积核w与输入数据Xi执行乘法运算以后得到第一结果，将第一结果输入到加法运算器执行加法运算得到第二结果，将第二结果和偏置b执行加法运算得到第三结果，将第三结果输入到激活运算器执行激活运算得到输出结果s，将输出结果s传输至所述数据访问单元存储到存储介质内；
或者，
在步骤S5B7，运算单元中的多个从运算模块将卷积核w与输入数据Xi执行卷积运算得到中间向量，并将中间向量发送到运算单元中的主运算模块；
在步骤S5B8，主运算模块将所有的中间向量拼接成中间结果；
在步骤S5B9，主运算模块中的定义域转换部将中间结果中的自变量转换成查表范围内的对应值；
在步骤S5B10，主运算模块中的查表部，根据输入的自变量或者由所述定义域转换不处理后的自变量，查找对应的分段线性拟合的斜率和截距；
在步骤S5B11，主运算模块中的线性拟合部根据查表部查表得到的斜率和截距通过线性拟合的方法，得到拟合函数值y；
在步骤S5B12，主运算模块中的子主运算模块将中间结果的所有元素值对应的拟合函数值y进行组合，得到输出结果s，将输出结果s传输至数据访问单元存储到存储介质内。
可选的，所述装置还包括互联模块，所述方法还包括：
所述主运算模块将中间结果与偏置数据相加，然后执行非线性函数运算；
所述互联模块根据第四控制信号，将所述运算单元中的乘法计算器、加法计算器和激活计算器进行连接，使得所述运算单元构成第一计算拓扑结构。
可选的，所述方法还包括：
所述主运算模块中的第一存储单元缓存所述主运算模块在计算过程中的输入数据和输出数据；
所述主运算模块中的第一子运算模块执行主运算模块的运算功能；
所述主运算模块中的第一数据依赖关系判定单元保证对所述第一存储单元的数据的读写不存在一致性冲突，并负责从所述第一存储单元读取输入的数据，并通过所述互联模块将输入的数据发送给所述多个从运算模块；以及接收所述互连模块的发送的中间向量并发送到所述第一子运算模块。
可选的，所述方法还包括：
所述从运算模块中的第二子运算模块执行从所述从运算模块的运算中的各种算术逻辑运算；
所述从运算模块中的第二数据依赖关系判定单元负责计算过程中对所述第二存储单元和所述第三存储单元的读写操作，并保证对所述第二存储单元和所述第三存储单元的读写不存在一致性冲突；
所述从运算模块中的第二存储单元缓存数据块和从运算模块计算得到的输出标量；
所述从运算模块中的第三存储单元缓存所述从运算模块在计算过程中需要的卷积核数据。
可选的，所述方法还包括：
所述第一数据依赖关系判定单元和所述第二数据依赖关系判定单元通过以下方式保证读写不存在一致性冲突：判断尚未执行的控制信号的数据与正在执行过程中的控制信号的数据之间是否存在依赖关系，如果不存在依赖关系，则确定出数据的读写不存在一致性冲突，如果存在依赖关系，则确定出数据的读写存在一致性冲突。
可选的，所述主运算模块中的定义域转换部将所述中间结果中的自变量转换成查表范围内的对应值，包括：
所述定义域转换部中的第一乘法器将所述中间结果中的自变量进行放缩，得到第一放缩量；
所述定义域转换部中的第二乘法器对所述第一放缩量进行偏移，得到所述查表范围内的对应值。
可选的，所述主运算模块中的线性拟合部根据所述查表部查表得到的斜率和截距通过线性拟合的方法，得到拟合函数值y，包括：
所述线性拟合部中的第二乘法器将所述查表部查找得到的斜率和所述中间结果中的自变量进行乘法运算，得到运算结果；
所述线性拟合部中的第二加法器将所述运算结果和所述截距进行加法运算，得到所述拟合函数值y。
可选的，所述方法还包括：
所述运算装置中的第一自变量选择器选择所述查表部进行处理时所使用的自变量。
可选的，所述方法还包括：
所述运算装置中的第二自变量选择器选择所述第二乘法器进行乘法运算时所使用的自变量。
可选的，所述方法还包括：
所述查表部中的斜率数组存储单元存储所述查表部中的斜率数据；
所述查表部中的截距数组存储单元存储所处查表部中的截距数据；
所述查表部中的索引生成单元根据输入自变量的值计算出对应的斜率和截距的索引；
所述查表部中的索引单元根据索引生成单元生成的索引在斜率和截距数组存储单元中读取出对应的值，并输出。
本申请实施例提供了一种芯片，所述芯片集成上述任一种运算装置。
本申请实施例提供了一种电子设备，所述电子设备包括上述芯片。
本申请一种计算机可读存储介质，其存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行上述运算方法的全部或部分步骤。
对于多层神经网络卷积层，其实现过程与单层神经网络卷积层类似，当上一层卷积神经网络执行完毕后，下一层的运算指令会将主运算单元中存储的上一层的输出数据地址作为本层的输入数据地址。同样地，指令中的卷积核和偏置数据地址也会变更至本层对应的地址。
通过采用用于执行卷积神经网络正向运算的装置和指令集，解决了CPU和GPU运算性能不足，前端译码开销大的问题。有效提高了对多层卷积神经网络正向运算的支持。
通过采用针对多层卷积神经网络正向运算的专用片上缓存，充分挖掘了输入神经元和卷积核数据的重用性，避免了反复向内存读取这些数据，降低了内存访问带宽，避免了内存带宽成为多层卷积神经网络正向运算性能瓶颈的问题。
前面的附图中所描绘的进程或方法可通过包括硬件(例如，电路、专用逻辑等)、固件、软件(例如，被具体化在非瞬态计算机可读介质上的软件)，或两者的组合的处理逻辑来执行。虽然上文按照某些顺序操作描述了进程或方法，但是，应该理解，所描述的某些操作能以不同顺序来执行。此外，可并行地而非顺序地执行一些操作。
在前述的说明书中，参考其特定示例性实施例描述了本申请的各实施例。显然，可对各实施例做出各种修改，而不背离所附权利要求所述的本申请的更广泛的精神和范围。相应地，说明书和附图应当被认为是说明性的，而不是限制性的。

Claims (24)

1.一种运算装置，其特征在于，所述运算装置包括存储器、控制器单元、互联模块和运算单元，其中，
所述存储器，用于存储数据块，所述数据块包括n维数据，n为大于等于1的整数；
所述互联模块，用于连接运算单元中的计算器以使得所述运算单元构成第一计算拓扑结构，以及接收数据块，将数据块发送至运算单元；
所述控制器单元，用于从寄存器单元内提取运算指令，将运算指令译码成执行指令，执行指令用于控制运算单元执行运算操作，将运算指令对应的操作域传输至所述数据访问单元；
所述运算单元，用于根据执行指令调用所述运算单元中的计算器对运算指令对应的操作域对应的数据块执行运算操作得到运算结果，将运算结果传输至所述数据访问单元以及存储在所述存储器内；
所述运算单元还包括主运算模块和多个从运算模块，所述多个从运算模块用于将接收输入数据和运算指令对应的操作域对应的数据块执行卷积运算得到的中间向量，将所述中间向量通过所述互联模块转发至所述主运算模块；所述主运算模块用于将所有中间向量拼接成中间结果，并对所述中间结果执行非线性函数运算得到指令结果；
所述主运算模块包括定义域转换部、查表部、线性拟合部和子主运算模块，其中，
所述定义域转换部，用于将输入的自变量转换成查表范围内的对应值；
所述查表部，用于根据输入的自变量或由所述定义域转换部处理后的自变量，查找对应的分段线性拟合的斜率和截距；
所述线性拟合部，用于根据所述查表部查表得到的斜率和截距通过线性拟合的方法得到拟合函数值y；
所述子主运算模块，用于将中间结果的所有元素值对应的拟合函数值y组合起来得到指令结果。
2.根据权利要求1所述的运算装置，其特征在于，所述装置还包括：
寄存器单元，用于存储运算指令、数据块在存储介质的地址、运算指令对应的计算拓扑结构；
数据访问单元，用于从所述存储器中提取运算指令对应的操作域对应的数据块，并将运算指令对应的操作域对应的数据块输至所述互联模块。
3.根据权利要求1所述的运算装置，其特征在于，所述主运算模块，用于将中间结果与偏置数据相加，然后执行非线性函数运算。
4.根据权利要求1所述的运算装置，其特征在于，所述主运算模块还包括：第一存储单元、第一子运算模块和第一数据依赖关系判定单元；
所述第一存储单元，用于缓存所述主运算模块在计算过程中的输入数据和输出数据；
所述第一子运算模块，用于完成主运算模块的运算功能；
所述第一数据依赖关系判定单元，用于保证对所述第一存储单元的数据的读写不存在一致性冲突，并负责从所述第一存储单元读取输入的数据，并通过所述互联模块将输入的数据发送给所述多个从运算模块；以及接收所述互连模块的发送的中间向量并发送到所述第一子运算模块。
5.根据权利要求1所述的运算装置，其特征在于，所述从运算模块包括：第二子运算模块、第二数据依赖关系判定单元、第二存储单元和第三存储单元；
所述第二子运算模块，用于完成从所述从运算模块的运算中的各种算术逻辑运算；
所述第二数据依赖关系判定单元，用于负责计算过程中对所述第二存储单元和所述第三存储单元的读写操作，并保证对所述第二存储单元和所述第三存储单元的读写不存在一致性冲突；
所述第二存储单元，用于缓存数据块和从运算模块计算得到的输出标量；
所述第三存储单元，用于缓存所述从运算模块在计算过程中需要的卷积核数据。
6.根据权利要求4或5所述的运算装置，其特征在于，所述第一数据依赖关系判定单元和所述第二数据依赖关系判定单元通过以下方式保证读写不存在一致性冲突：判断尚未执行的控制信号的数据与正在执行过程中的控制信号的数据之间是否存在依赖关系，如果不存在依赖关系，则确定出数据的读写不存在一致性冲突，如果存在依赖关系，则确定出数据的读写存在一致性冲突。
7.根据权利要求1所述的运算装置，其特征在于，所述定义域转换部包括：
第一乘法器，用于对输入的自变量进行缩放；
第一加法器，用于对缩放后的自变量进行偏移。
8.根据权利要求1所述的运算装置，其特征在于，所述线性拟合部包括：
第二乘法器，用于根据斜率与输入的自变量或由所述定义域转换部处理后的自变量进行乘法运算，得到运算结果；
第二加法器，用于根据所述运算结果以及截距进行加法运算，得到所述计算结果。
9.根据权利要求1、7或8所述的运算装置，其特征在于，所述运算装置还包括：
第一自变量选择器，用于选择所述查表部进行处理时所使用的自变量。
10.根据权利要求9的运算装置，其特征在于，所述运算装置还包括
第二自变量选择器，用于选择所述第二乘法器进行乘法运算时所使用的自变量。
11.根据权利要求1所述的运算装置，其特征在于，所述查表部包括：
斜率数组存储单元，用于存储所述查表部中的斜率数据；
截距数组存储单元，用于存储所处查表部中的截距数据；
索引生成单元，用于根据输入自变量的值计算出对应的斜率和截距的索引；
索引单元，用于根据索引生成单元生成的索引在斜率和截距数组存储单元中读取出对应的值，并输出。
12.一种运算方法，其特征在于，所述方法由运算装置执行，所述运算装置包括存储器、控制器单元、寄存器单元、数据访问单元和运算单元，其中，
所述控制器单元从所述寄存器单元的首地址读取第一IO指令，根据所述第一IO指令译出第一控制信号，所述数据访问单元根据所述第一控制信号从存储器读取相应的所有运算指令，并将所述所有的运算指令缓存在所述寄存器单元中；
所述控制器单元从所述寄存器单元读入第二IO指令，根据所述第二IO指令译出第二控制信号，所述数据访问单元根据所述第二IO指令译出的控制信号从所述存储器读取运算单元需要的所有数据块；
所述控制器单元从寄存器单元读入第一CONFIG指令，根据所述第一CONFIG指令译出第三控制信号，所述运算装置根据所述第三控制信号配置该层神经网络计算需要的各种常数；
所述控制器单元从寄存器单元读入第二COMPUTE指令，根据第二COMPUTE指令译出第四控制信号，所述互连模块根据所述第四控制信号将卷积窗口内的输入数据发给计所述算单元内的各计算器；
所述乘法运算器将卷积核w与输入数据Xi执行乘法运算以后得到第一结果，将所述第一结果输入到所述加法运算器执行加法运算得到第二结果，将所述第二结果和偏置b执行加法运算得到第三结果，将所述第三结果输入到激活运算器执行激活运算得到输出结果s，将所述输出结果s传输至所述数据访问单元存储到存储介质内；
或者，所述运算单元中的多个从运算模块将卷积核w与输入数据Xi执行卷积运算得到中间向量，并将所述中间向量发送到所述运算单元中的主运算模块；
所述主运算模块将所有的中间向量拼接成中间结果；
所述主运算模块中的定义域转换部将所述中间结果中的自变量转换成查表范围内的对应值；
所述主运算模块中的查表部，根据输入的自变量或者由所述定义域转换不处理后的自变量，查找对应的分段线性拟合的斜率和截距；
所述主运算模块中的线性拟合部根据所述查表部查表得到的斜率和截距通过线性拟合的方法，得到拟合函数值y；
所述主运算模块中的子主运算模块将中间结果的所有元素值对应的拟合函数值y进行组合，得到输出结果s，将所述输出结果s传输至所述数据访问单元存储到存储介质内。
13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述运算装置还包括互联模块，所述方法还包括：
所述主运算模块将中间结果与偏置数据相加，然后执行非线性函数运算；
所述互联模块根据第四控制信号，将所述运算单元中的乘法计算器、加法计算器和激活计算器进行连接，使得所述运算单元构成第一计算拓扑结构。
14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
所述主运算模块中的第一存储单元缓存所述主运算模块在计算过程中的输入数据和输出数据；
所述主运算模块中的第一子运算模块执行主运算模块的运算功能；
所述主运算模块中的第一数据依赖关系判定单元保证对所述第一存储单元的数据的读写不存在一致性冲突，并负责从所述第一存储单元读取输入的数据，并通过所述互联模块将输入的数据发送给所述多个从运算模块；以及接收所述互连模块的发送的中间向量并发送到所述第一子运算模块。
15.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
所述从运算模块中的第二子运算模块执行从所述从运算模块的运算中的各种算术逻辑运算；
所述从运算模块中的第二数据依赖关系判定单元负责计算过程中对所述第二存储单元和所述第三存储单元的读写操作，并保证对所述第二存储单元和所述第三存储单元的读写不存在一致性冲突；
所述从运算模块中的第二存储单元缓存数据块和从运算模块计算得到的输出标量；
所述从运算模块中的第三存储单元缓存所述从运算模块在计算过程中需要的卷积核数据。
16.根据权利要求14或15所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
所述第一数据依赖关系判定单元和所述第二数据依赖关系判定单元通过以下方式保证读写不存在一致性冲突：判断尚未执行的控制信号的数据与正在执行过程中的控制信号的数据之间是否存在依赖关系，如果不存在依赖关系，则确定出数据的读写不存在一致性冲突，如果存在依赖关系，则确定出数据的读写存在一致性冲突。
17.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述主运算模块中的定义域转换部将所述中间结果中的自变量转换成查表范围内的对应值，包括：
所述定义域转换部中的第一乘法器将所述中间结果中的自变量进行放缩，得到第一放缩量；
所述定义域转换部中的第二乘法器对所述第一放缩量进行偏移，得到所述查表范围内的对应值。
18.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，所述主运算模块中的线性拟合部根据所述查表部查表得到的斜率和截距通过线性拟合的方法，得到拟合函数值y，包括：
所述线性拟合部中的第二乘法器将所述查表部查找得到的斜率和所述中间结果中的自变量进行乘法运算，得到运算结果；
所述线性拟合部中的第二加法器将所述运算结果和所述截距进行加法运算，得到所述拟合函数值y。
19.根据权利要求12、17或18所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
所述运算装置中的第一自变量选择器选择所述查表部进行处理时所使用的自变量。
20.根据权利要求19所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
所述运算装置中的第二自变量选择器选择所述第二乘法器进行乘法运算时所使用的自变量。
21.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
所述查表部中的斜率数组存储单元存储所述查表部中的斜率数据；
所述查表部中的截距数组存储单元存储所处查表部中的截距数据；
所述查表部中的索引生成单元根据输入自变量的值计算出对应的斜率和截距的索引；
所述查表部中的索引单元根据索引生成单元生成的索引在斜率和截距数组存储单元中读取出对应的值，并输出。
22.一种芯片，其特征在于，所述芯片集成如权利要求1-11任意一项所述的运算装置。
23.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括如权利要求22所述的芯片。
24.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如权利要求12-21任一项所述的方法。
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