CN109725936A - 扩展计算指令的实现方法以及相关产品 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种扩展指令的实现方法及其相关产品，所述方法包括如下步骤：计算装置获取扩展计算指令，解析所述扩展计算指令得到第一计算指令以及第二计算指令；计算装置依据所述第一计算指令以及第二计算指令确定第一计算指令与第二计算指令的计算顺序，按所述计算顺序执行所述第一计算指令以及第二计算指令得到所述扩展计算指令的结果。本发明提供的技术方案具有功耗低、计算开销小的优点。

Description

扩展计算指令的实现方法以及相关产品
技术领域
本发明涉及通信技术领域，具体涉及一种扩展计算指令的实现方法以及相关产品。
背景技术
现代的通用和专用处理器中，越来越多地引入计算指令(例如向量指令)进行运算。向量指令是使处理器进行向量或者矩阵运算的指令，例如向量的加减、向量的内积、矩阵乘法、矩阵卷积等。向量指令中至少有一个输入为向量或者矩阵或运算结果是向量或矩阵。向量指令可以通过调用处理器内部的向量处理部件来进行并行计算，提高运算速度。现有的向量指令中，其操作数或结果中的向量或矩阵一般是固定规模的，例如ARM处理器中的向量扩展结构Neon中的向量指令一次可以处理长为4的32位浮点向量或者长为8的16位定点向量。
所以现有的向量运算指令无法实现可变规模的向量或矩阵的运算，并且现在的向量运算指令只能实现一种运算，例如一条向量指令只能实现乘法、加法中的一种运算，一条向量指令无法实现二种以上的运算，所以现有的向量运算的运算开销大，能耗高。
发明内容
本发明实施例提供了一种扩展计算指令的实现方法及相关产品，可实现单跳运算指令实现多种运算的目的，减少运算开销，降低模块的功耗优点。
第一方面，本发明实施例提供一种扩展指令的实现方法，所述方法包括如下步骤：
计算装置获取扩展计算指令，解析所述扩展计算指令得到第一计算指令以及第二计算指令；
计算装置依据所述第一计算指令以及第二计算指令确定第一计算指令与第二计算指令的计算顺序，按所述计算顺序执行所述第一计算指令以及第二计算指令得到所述扩展计算指令的结果。
可选的，所述计算顺序包括：无序计算、正序计算或倒序计算。
可选的，所述计算装置依据所述第一计算指令以及第二计算指令确定第一计算指令与第二计算指令的计算顺序，包括：
计算装置识别所述第一计算指令的输出数据与所述第二计算指令的输入数据是否相同，如相同，确定所述计算顺序为正序计算；
计算装置识别第一计算指令的输入数据与第二计算指令的输出数据是否相同，如相同，确定计算顺序为倒序计算；
计算装置识别第一计算指令的输入数据与第二计算指令的输出数据是否关联，如不关联，确定计算顺序为无序计算。
可选的，所述扩展计算指令包括：操作码和操作域，所述操作码包括：识别第一计算指令的标识；所述操作域包括：第一计算指令的输入数据地址、第一计算指令的输出数据地址、第二计算指令的标识、第二计算指令的输入数据、数据类型以及数据长度N。
可选的，所述扩展指令还包括：第三计算指令以及第三计算指令的输入数据。
可选的，所述第一计算指令为：向量指令，所述第二计算指令为：转换指令。
可选的，所述第一计算指令为：向量指令或矩阵指令，所述第二计算指令为：离散数据读取指令；
计算装置依据所述离散数据读取指令确定向量指令或矩阵指令的输入数据的首地址以及固定地址间隔，计算装置从首地址按该固定地址间隔的固定补长读取输入数据，将该输入数据执行向量指令或矩阵指令。
第二方面，提供一种计算装置，所述计算装置包括：寄存器单元、运算单元、控制单元和数据访问单元；
所述数据访问单元，用于获取扩展计算指令，将所述扩展计算指令发送至所述控制单元；
所述控制单元，用于解析所述扩展计算指令得到第一计算指令以及第二计算指令；依据所述第一计算指令以及第二计算指令确定第一计算指令与第二计算指令的计算顺序，
所述运算单元，用于按所述计算顺序执行所述第一计算指令以及第二计算指令得到所述扩展计算指令的结果。
可选的，所述计算顺序包括：无序计算、正序计算或倒序计算。
可选的，所述控制单元，具体用于识别所述第一计算指令的输出数据与所述第二计算指令的输入数据是否相同，如相同，确定所述计算顺序为正序计算；识别第一计算指令的输入数据与第二计算指令的输出数据是否相同，如相同，确定计算顺序为倒序计算；识别第一计算指令的输入数据与第二计算指令的输出数据是否关联，如不关联，确定计算顺序为无序计算。
可选的，所述扩展计算指令包括：操作码和操作域，所述操作码包括：识别第一计算指令的标识；所述操作域包括：第一计算指令的输入数据地址、第一计算指令的输出数据地址、第二计算指令的标识、第二计算指令的输入数据、数据类型以及数据长度N。
可选的，所述扩展指令还包括：第三计算指令以及第三计算指令的输入数据。
可选的，所述第一计算指令为：向量指令，所述第二计算指令为：转换指令。
所述第一计算指令为：向量指令或矩阵指令，所述第二计算指令为：离散数据读取指令；
所述控制单元，用于依据所述离散数据读取指令确定向量指令或矩阵指令的输入数据的首地址以及固定地址间隔，从首地址按该固定地址间隔的固定补长读取输入数据，将该输入数据执行向量指令或矩阵指令。
第三方面，提供一种芯片，所述芯片集成第二方面提供的计算装置。
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一方面提供的方法。
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一方面所述的方法。
可以看出，通过本发明实施例提供的扩展指令，强化了指令的功能，用一条指令代替了原来的多条指令。这样减少了复杂向量、矩阵操作所需的指令数量，简化了向量指令的使用；与多条指令相比，不需要存储中间结果，既节约了存储空间，又避免了额外的读写开销。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例。
图1A是本发明提供的一种计算装置的结构示意图。
图1是本发明扩展计算指令的实现方法的流程图。
图2是本发明运算单元的一种结构示意图。
图3为本申请实施例提供的一种神经网络处理器板卡的结构示意图；
图4为本申请实施例流提供的一种神经网络芯片封装结构的结构示意图；
图5为本申请实施例流提供的一种神经网络芯片的结构示意图；
图6为本申请实施例流提供的一种神经网络芯片封装结构的示意图；
图6A为本申请实施例流提供的另一种神经网络芯片封装结构的示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的说明书和权利要求书及所述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
下面以CPU为例来说明向量运算的方法，下面以平面旋转为例，平面旋转的变换按下述公式实现：
xi＝c*xi+s*yi；
yi＝c*yi-s*xi。
对于平面旋转，其平面旋转的指令具体可以为“ROT TYPE,N,X,Y,C,S”；其中，ROT表示平面旋转指令，type表示可以操作的数据类型(例如实数或复数)，N表示向量长度，X表示向量X的首地址，y表示向量Y的首地址，C，S为标量。如上述平面旋转指令所述，其指令仅仅只能实现一种类型的操作，即实现平面旋转的操作，无法实现多种操作。
如图1A所示，该计算装置包括：存储介质611(可选的)、寄存器单元612、互联模块613、运算单元614、控制单元615和数据访问单元616；
其中，运算单元614如图2所示:包括：加法计算器、乘法计算器、比较器(可选的)、激活运算器(可选的)，对于运算单元，其包括：加法计算器和乘法计算器，比较器、激活运算器或非线性运算器等等可以依据具体的非线性运算公式来确定是否设置到运算单元内。
具体的如图2所示，第一流水级包括但不限于：矩阵乘法计算器等等。
第二流水级包括但不限于：大小比较计算器(例如比较器)、矩阵加法计算器等等。
第三流水级包括但不限于：非线性运算器(例如激活运算器)等等。
互联模块613，用于控制运算单元614中计算器的连接关系使得至少二种计算器组成不同的计算拓扑结构。
指令存储单元(可以是寄存器单元，指令缓存，高速暂存存储器)612，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。
存储介质611可以为片外存储器，当然在实际应用中，也可以为片内存储器，用于存储数据块，该数据块可以为不连续的数据块。
控制单元615，用于从寄存器单元612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616，将该计算拓扑结构传输至互联模块613。
数据访问单元616，用于随机访问存储介质611，从存储介质611中提取该操作域对应的多个数据，并将该多个数据组合成数据块传输至互联模块613。
互联模块613、用于接收第一计算拓扑结构和数据块。一个实施例里，互联模块613还根据第一计算拓扑结构对数据块重新摆放。
运算单元614，用于该执行指令调用运算单元614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介质内。一个实施例里，运算单元614，用于按第一计算拓扑结构以及该执行指令调用计算器对重新摆放的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介质内。
另一个实施例里，互联模块613、用于依据控制运算单元614中计算器的连接关系形成第一计算拓扑结构。
可选的，所述第一计算指令为：向量指令或矩阵指令，所述第二计算指令为：离散数据读取指令；
控制单元615，用于依据所述离散数据读取指令确定向量指令或矩阵指令的输入数据的首地址以及固定地址间隔，从首地址按该固定地址间隔的固定补长读取输入数据，将该输入数据执行向量指令或矩阵指令。
本申请提供的计算装置设置了互联模块，此互联模块能够根据运算指令的需要将运算单元内的计算器组合连接得到与该运算指令对应的计算拓扑结构，进而在后续的运算单元运算时无需对计算的中间数据执行存储或提取操作，此结构实现单一指令即能实现一次输入即能够进行多次计算器的运算得到计算结果的优点，提高了计算效率。
本发明还提供一种扩展计算指令，该操作码和操作域，所述操作码包括：识别第一运算指令的标识(例如ROT)；所述操作域包括：第一计算指令的输入数据地址、第一计算指令的输出数据地址、第二计算指令的标识、第二计算指令的输入数据、数据类型以及数据长度N(可以为数值，也可以为比特位数或字节数等等能够表示数据长度的值)。
可选的，上述扩展指令具体还可以包括：第三计算指令以及第三计算指令的输入数据。
需要说明的是，上述计算指令可以为向量指令或矩阵指令，本发明具体实施方式并不限制上述计算指令的具体表现形式。
参阅图1，图1提供了一种扩展计算指令的实现方法，该方法中的扩展计算指令可以包括：操作码和操作域，所述操作码包括：识别第一运算指令的标识(例如ROT)；所述操作域包括：第一计算指令的输入数据地址、第一计算指令的输出数据地址、第二计算指令的标识、第二计算指令的输入数据、数据类型以及数据长度N(其为用户自行设定值，本发明并不限制N的具体形式)；该方法由计算装置或计算芯片执行，该计算装置如图1A所示。该方法如图1所示，包括如下步骤：
步骤S101、计算装置获取扩展计算指令，解析该扩展计算指令得到第一计算指令以及第二计算指令；
步骤S102、计算装置依据第一计算指令以及第二计算指令确定计算顺序，按所述计算顺序执行第一计算指令以及第二计算指令得到该扩展计算指令的结果。
本发明提供的技术方案提供了扩展计算指令的实现方法，使得计算装置能够对该扩展计算指令执行两个计算指令的计算，使得单个扩展计算指令能够实现两种类型的计算，减少了计算的开销，降低了功耗。
可选的，上述计算顺序具体可以包括：无序计算、正序计算或倒序计算中的任意一种，无序计算时，即第一计算指令与第二计算指令没有相应的顺序的要求，正序计算时即先执行第一计算指令，后执行第二计算指令，倒序计算时即先执行第二计算指令，后执行第一计算指令。
上述计算装置依据第一计算指令以及第二计算指令确定计算顺序的具体实现方式可以为，计算装置识别第一计算指令的输出数据与第二计算指令的输入数据是否相同，如相同，确定计算顺序为正序计算，反之计算装置识别第一计算指令的输入数据与第二计算指令的输出数据是否相同，如相同，确定计算顺序为倒序计算，计算装置识别第一计算指令的输入数据与第二计算指令的输出数据是否关联，如不关联，确定计算顺序为无序计算。
具体的以一个实际的例子来说明，如F＝A*B+C，第一计算指令为矩阵乘法指令，第二计算指令为矩阵加法指令，由于第二计算指令的矩阵加法指令需要应用到第一计算指令的结果即输出数据，所以确定该计算顺序为正序计算。又如，F＝OP(A)*OP(B),其中，第一运算指令为矩阵乘法指令，第二运算指令为变换，例如转置或共轭，则由于第一运算指令使用了第二运算指令的输出，所以其运算顺序为倒序计算。如没有相应关联，即第一计算指令的输出数据与第二计算指令的输入数据不相同且第一计算指令的输入数据与第二计算指令的输入数据也不相同，确定不关联。
本发明提供的向量指令的扩展，强化了指令的功能，用一条指令代替了原来的多条指令。这样减少了复杂向量、矩阵操作所需的指令数量，简化了向量指令的使用；与多条指令相比，不需要存储中间结果，既节约了存储空间，又避免了额外的读写开销。
如第一计算指令为向量指令，对于向量指令中的输入向量或矩阵，指令增加对其进行缩放的功能即在操作域增加表示缩放系数的操作数，在读入该向量时首先按照缩放系数对其进行缩放(即第二计算指令为缩放指令)。如果向量指令中有多个输入向量或矩阵相乘的操作，则这些输入向量或矩阵对应的缩放系数可以合并成一个。
如第一计算指令为向量指令，对于向量指令中的输入矩阵，指令增加对其进行转置的功能(即第二计算指令为转置指令)。在指令中增加表示是否对其进行转置的操作数，代表在运算前是否对该矩阵进行转置。
如第一计算指令为向量指令，对于向量指令中的输出向量或矩阵，指令增加与原始的输出向量或矩阵相加的功能(即第二计算指令为加法指令)。在指令中增加表示对原始的输出向量或矩阵进行缩放的系数(即添加第三计算指令，第三计算指令可以为缩放指令)，指令表示在进行完向量或矩阵操作后，把结果与缩放后的原始输出相加，作为新的输出。
如第一计算指令为向量指令，对于向量指令中的输入向量，指令增加按照固定步长读取的功能。在指令中增加表示输入向量读取步长的操作数(即第二计算指令为按固定步长读取向量)，表示向量中相邻两个元素的地址之差。
如第一计算指令为向量指令，对于向量指令中的结果向量，指令增加按照固定步长写入结果的功能(即第二计算指令按固定步长写入向量)。在指令中增加表示结果向量读取步长的操作数，表示向量中相邻两个元素的地址之差。如果一个向量既是输入又作为结果，则该向量作为输入和作为结果时使用同一个步长。
如第一计算指令为向量指令，对于向量指令中的输入矩阵，指令增加按照固定步长读取行或列向量的功能(即第二计算指令为按固定步长读取多个向量)。在指令中增加表示矩阵读取步长的操作数，表示矩阵行或列向量之间的首地址之差。
如第一计算指令为向量指令，对于向量指令中的结果矩阵，指令增加按照固定步长读取行或列向量的功能(即第二计算指令为按固定步长写入多个向量)。在指令中增加表示矩阵读取步长的操作数，表示矩阵行或列向量之间的首地址之差。如果一个矩阵既是输入又是结果矩阵，则作为输入和作为结果使用同一个步长。
下面以一些实际的计算指令来说明上述扩展计算指令的实际结构。
功能描述：
平面旋转，进行多个点在平面内的旋转坐标变换。给定两个向量x和y，向量的每个元素按照下面的公式进行变换：
xi＝c*xi+s*yi
yi＝c*yi-s*xi
指令格式如表1-1所示
表1-1：
如表1-1所示的指令格式中的向量的长度可变，可以减少指令数量，简化指令的使用。支持按一定间隔存储的向量格式，避免了对向量格式进行变换的执行开销和存储中间结果的空间占用。支持复数的运算，扩充了指令功能。
吉文斯(Givens)旋转
进行多个点在平面内的吉文斯旋转操作
功能描述：
给定两个向量x和y，向量的每个元素按照下面的公式进行变换：
其中H是给定的吉文斯变换矩阵，其元素由指令参数给定。
指令格式如表1-2所示
表1-2
如表1-2所示的指令格式中的向量的长度可变，可以减少指令数量，简化指令的使用。支持按一定间隔存储的向量格式，避免了对向量格式进行变换的执行开销和存储中间结果的空间占用。区分了吉文斯旋转的普遍形式和各类特殊形式，既保证了通用性，又方便对特殊情况进行优化。
向量交换
交换两个向量的元素
功能描述：
给定两个向量x和y，指令交换向量中的元素。
指令格式如表1-3：
表1-3：
如表1-3所示的指令格式中的向量的长度可变，可以减少指令数量，简化指令的使用。支持按一定间隔存储的向量格式，避免了对向量格式进行变换的执行开销和存储中间结果的空间占用。
向量缩放
计算向量乘以一个标量的结果
功能描述：
给定向量x和标量a，指令计算向量乘标量的结果
x＝a*x
指令格式如表1-4所示：
表1-4
如表1-4所示的指令格式中向量的长度可变，可以减少指令数量，简化指令的使用。支持按一定间隔存储的向量格式，避免了对向量格式进行变换的执行开销和存储中间结果的空间占用。
向量复制
把一个向量复制到另外一个向量
功能描述：
给定向量x和y，将x复制到y
指令格式如表1-5所示：
表1-5
如表1-5所示的指令格式中向量的长度可变，可以减少指令数量，简化指令的使用。支持按一定间隔存储的向量格式，避免了对向量格式进行变换的执行开销和存储中间结果的空间占用。
向量乘加
计算向量与标量的积并把结果加到另外一个向量
功能描述：
给定向量x，y和标量a，进行如下的向量-向量操作
y:＝a*x+y
指令格式如表1-6所示：
表1-6：
如表1-6所示的指令格式中向量的长度可变，可以减少指令数量，简化指令的使用。
支持按一定间隔存储的向量格式，避免了对向量格式进行变换的执行开销和存储中间结果的空间占用。
向量点积
计算向量与向量的点积
功能描述：给定长为n的向量x，y和标量r，进行如下的向量-向量操作
指令格式如表1-7所示：
表1-7：
如表1-7所示的指令格式中向量的长度可变，可以减少指令数量，简化指令的使用。
支持按一定间隔存储的向量格式，避免了对向量格式进行变换的执行开销和存储中间结果的空间占用。
向量范数
计算向量的欧几里得范数
功能描述：
该指令进行如下的向量规约操作：
指令格式如表1-8所示：
表1-8
如表1-8所示的指令格式中向量的长度可变，可以减少指令数量，简化指令的使用。支持按一定间隔存储的向量格式，避免了对向量格式进行变换的执行开销和存储中间结果的空间占用。
向量加和
计算向量的所有元素的相加的和
功能描述：
该指令进行如下的向量规约操作：
指令格式如表1-9所示：
表1-9：
如表1-9所示的指令格式中向量的长度可变，可以减少指令数量，简化指令的使用。
支持按一定间隔存储的向量格式，避免了对向量格式进行变换的执行开销和存储中间结果的空间占用。
向量最大值
计算向量的所有元素中最大元素的位置
功能描述：
对于长度为n的向量x，该指令将向量中最大元素的位置写入标量i中
指令格式如表1-10所示：
表1＝10:
如表1-10所示的指令格式中向量的长度可变，可以减少指令数量，简化指令的使用。支持按一定间隔存储的向量格式，避免了对向量格式进行变换的执行开销和存储中间结果的空间占用。
向量最小值
计算向量的所有元素中最小元素的位置
功能描述：
对于长度为n的向量x，该指令将向量中最小元素的位置写入标量i中
指令格式如表1-11所示：
表1-11
如表1-11所示的指令格式中向量的长度可变，可以减少指令数量，简化指令的使用。支持按一定间隔存储的向量格式，避免了对向量格式进行变换的执行开销和存储中间结果的空间占用。
矩阵向量乘
计算矩阵与向量的乘积
功能描述：
该指令进行如下的矩阵向量乘操作
y:＝α*A*x+β*y
指令格式如表1-12所示：
表1-12:
如表1-12所示的指令格式中标量alpha和beta可对矩阵和向量进行缩放，增加了指令的灵活性，避免了利用缩放指令进行缩放的额外开销。向量和矩阵的规模可变，可以减少指令数量，简化指令的使用。可以处理不同存储格式(行主序和列主序)的矩阵，避免了对矩阵进行变换的开销。可以实现对矩阵的转置和求共轭等变换，避免了单独进行矩阵变换所带来的额外的开销。支持按一定间隔存储的向量格式，避免了对向量格式进行变换的执行开销和存储中间结果的空间占用。支持按照一定间隔存储的矩阵格式，避免了对矩阵存储格式进行变换的执行开销和存储中间结果的空间占用。
向量外积
计算两个向量的张量积(外积)
功能描述：
该指令进行如下的矩阵向量操作
A:＝α*x*yT+A
指令格式如表1-13所示：
表1-13
如表1-13所示的指令格式中标量alpha对结果矩阵进行缩放，增加了指令的灵活性，避免了利用缩放指令进行缩放的额外开销。向量和矩阵的规模可变，可以减少指令数量，简化指令的使用。可以处理不同存储格式(行主序和列主序)的矩阵，避免了对矩阵进行变换的开销。支持按一定间隔存储的向量格式，避免了对向量格式进行变换的执行开销和存储中间结果的空间占用。
矩阵相乘
计算矩阵相乘
功能描述：
该指令进行标量-矩阵-矩阵相乘并将结果与一个标量-矩阵的积相加，其操作定义如下
C:＝α*OP(A)*OP(B)+β*C
其中op(A)和op(B)分别表示对A和B进行转置、求共轭等操作之后的结果。
指令格式如表1-14所示：
表1-14：
如表1-14所示的指令格式中标量alpha和beta对矩阵进行缩放，增加了指令的灵活性，避免了利用缩放指令进行缩放的额外开销。矩阵的规模可变，可以减少指令数量，简化指令的使用。可以实现对矩阵的转置和求共轭等变换，避免了单独进行矩阵变换所带来的额外的开销。可以处理不同存储格式(行主序和列主序)的矩阵，避免了对矩阵进行变换的开销。支持按照一定间隔存储的矩阵格式，避免了对矩阵存储格式进行变换的执行开销和存储中间结果的空间占用。
需要说明的是，上述任意一个表中的同一条指令中的向量或矩阵可以是不同的数据类型，包括浮点定点，位宽，复数等。指令中的变换除了转置和复数求共轭外，还可以包含其它的操作如求逆矩阵等，而且这些变换可以相互组合。对于向量操作可把运算符换成其它的操作类型，例如向量加换成乘、除等，求MAX换成求中间值等等。
对于如图1所示的计算装置，其实现扩展计算指令运算时计算出该扩展指令的具体结构，即通过一个扩展计算指令执行实现多条计算指令执行的组合，需要说明的是，对于计算装置执行该扩展指令时并未将该扩展指令拆分成多条计算指令。
本申请实施例提供了一种神经网络处理器板卡，可用于众多通用或专用的计算系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、智能家居、家电、多处理器系统、基于微处理器的系统、机器人、可编程的消费电子设备、网络个人计算机(personal computer，PC)、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。
请参照图3，图3为本申请实施例提供的一种神经网络处理器板卡的结构示意图。如图3所示，上述神经网络处理器板卡10包括神经网络芯片封装结构11、第一电气及非电气连接装置12和第一基板(substrate)13。
本申请对于神经网络芯片封装结构11的具体结构不作限定，可选的，如图4所示，上述神经网络芯片封装结构11包括：神经网络芯片111、第二电气及非电气连接装置112、第二基板113。
本申请所涉及的神经网络芯片111的具体形式不作限定，上述的神经网络芯片111包含但不限于将神经网络处理器集成的神经网络晶片，上述晶片可以由硅材料、锗材料、量子材料或分子材料等制成。根据实际情况(例如：较严苛的环境)和不同的应用需求可将上述神经网络晶片进行封装，以使神经网络晶片的大部分被包裹住，而将神经网络晶片上的引脚通过金线等导体连到封装结构的外边，用于和更外层进行电路连接。
本申请对于神经网络芯片111的具体结构不作限定，可选的，请参照图1A，图1A为本申请实施例提供的一种神经网络芯片内的计算装置的结构示意图。如图1A所示，上述计算装置包括：存储介质611(可选的)、寄存器单元612、互联模块613、运算单元614、控制单元615和数据访问单元616。上述各个单元的具体功能或结构可以参见图1A所示实施例所示。
本申请对于第一基板13和第二基板113的类型不做限定，可以是印制电路板(printed circuit board，PCB)或(printed wiring board，PWB)，还可能为其它电路板。对PCB的制作材料也不做限定。
本申请所涉及的第二基板113用于承载上述神经网络芯片111，通过第二电气及非电气连接装置112将上述的神经网络芯片111和第二基板113进行连接得到的神经网络芯片封装结构11，用于保护神经网络芯片111，便于将神经网络芯片封装结构11与第一基板13进行进一步封装。
对于上述具体的第二电气及非电气连接装置112的封装方式和封装方式对应的结构不作限定，可根据实际情况和不同的应用需求选择合适的封装方式并进行简单地改进，例如：倒装芯片球栅阵列封装(Flip Chip Ball Grid Array Package，FCBGAP)，薄型四方扁平式封装(Low-profile Quad Flat Package，LQFP)、带散热器的四方扁平封装(QuadFlat Package with Heat sink，HQFP)、无引脚四方扁平封装(Quad Flat Non-leadPackage，QFN)或小间距四方扁平式封装(Fine-pitch Ball Grid Package，FBGA)等封装方式。
倒装芯片(Flip Chip)，适用于对封装后的面积要求高或对导线的电感、信号的传输时间敏感的情况下。除此之外可以用引线键合(Wire Bonding)的封装方式，减少成本，提高封装结构的灵活性。
球栅阵列(Ball Grid Array)，能够提供更多引脚，且引脚的平均导线长度短，具备高速传递信号的作用，其中，封装可以用引脚网格阵列封装(Pin Grid Array，PGA)、零插拔力(Zero Insertion Force，ZIF)、单边接触连接(Single Edge Contact Connection，SECC)、触点阵列(Land Grid Array，LGA)等来代替。
可选的，采用倒装芯片球栅阵列(Flip Chip Ball Grid Array)的封装方式对神经网络芯片111和第二基板113进行封装，具体的神经网络芯片封装结构的示意图可参照图6。如图6所示，上述神经网络芯片封装结构包括：神经网络芯片21、焊盘22、焊球23、第二基板24、第二基板24上的连接点25、引脚26。
其中，焊盘22与神经网络芯片21相连，通过在焊盘22和第二基板24上的连接点25之间焊接形成焊球23，将神经网络芯片21和第二基板24连接，即实现了神经网络芯片21的封装。
引脚26用于与封装结构的外部电路(例如，神经网络处理器板卡10上的第一基板13)相连，可实现外部数据和内部数据的传输，便于神经网络芯片21或神经网络芯片21对应的神经网络处理器对数据进行处理。对于引脚的类型和数量本申请也不作限定，根据不同的封装技术可选用不同的引脚形式，并遵从一定规则进行排列。
可选的，上述神经网络芯片封装结构还包括绝缘填充物，置于焊盘22、焊球23和连接点25之间的空隙中，用于防止焊球与焊球之间产生干扰。
其中，绝缘填充物的材料可以是氮化硅、氧化硅或氧氮化硅；干扰包含电磁干扰、电感干扰等。
可选的，上述神经网络芯片封装结构还包括散热装置，用于散发神经网络芯片21运行时的热量。其中，散热装置可以是一块导热性良好的金属片、散热片或散热器，例如，风扇。
举例来说，如图6A所示，神经网络芯片封装结构11包括：神经网络芯片21、焊盘22、焊球23、第二基板24、第二基板24上的连接点25、引脚26、绝缘填充物27、散热膏28和金属外壳散热片29。其中，散热膏28和金属外壳散热片29用于散发神经网络芯片21运行时的热量。
可选的，上述神经网络芯片封装结构11还包括补强结构，与焊盘22连接，且内埋于焊球23中，以增强焊球23与焊盘22之间的连接强度。
其中，补强结构可以是金属线结构或柱状结构，在此不做限定。
本申请对于第一电气及非电气装置12的具体形式也不作限定，可参照第二电气及非电气装置112的描述，即通过焊接的方式将神经网络芯片封装结构11进行封装，也可以采用连接线连接或插拔方式连接第二基板113和第一基板13的方式，便于后续更换第一基板13或神经网络芯片封装结构11。
可选的，第一基板13包括用于扩展存储容量的内存单元的接口等，例如：同步动态随机存储器(Synchronous Dynamic Random Access Memory，SDRAM)、双倍速率同步动态随机存储器(Double Date Rate SDRAM，DDR)等，通过扩展内存提高了神经网络处理器的处理能力。
第一基板13上还可包括快速外部设备互连总线(Peripheral ComponentInterconnect-Express，PCI-E或PCIe)接口、小封装可热插拔(Small Form-factorPluggable，SFP)接口、以太网接口、控制器局域网总线(Controller Area Network，CAN)接口等等，用于封装结构和外部电路之间的数据传输，可提高运算速度和操作的便利性。
将神经网络处理器封装为神经网络芯片111，将神经网络芯片111封装为神经网络芯片封装结构11，将神经网络芯片封装结构11封装为神经网络处理器板卡10，通过板卡上的接口(插槽或插芯)与外部电路(例如：计算机主板)进行数据交互，即直接通过使用神经网络处理器板卡10实现神经网络处理器的功能，并保护神经网络芯片111。且神经网络处理器板卡10上还可添加其他模块，提高了神经网络处理器的应用范围和运算效率。
在一个实施例里，本公开公开了一个电子装置，其包括了上述神经网络处理器板卡10或神经网络芯片封装结构11。
电子装置包括数据处理装置、机器人、电脑、打印机、扫描仪、平板电脑、智能终端、手机、行车记录仪、导航仪、传感器、摄像头、服务器、相机、摄像机、投影仪、手表、耳机、移动存储、可穿戴设备、交通工具、家用电器、和/或医疗设备。
所述交通工具包括飞机、轮船和/或车辆；所述家用电器包括电视、空调、微波炉、冰箱、电饭煲、加湿器、洗衣机、电灯、燃气灶、油烟机；所述医疗设备包括核磁共振仪、B超仪和/或心电图仪。
本发明实施例还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任何一种扩展指令实现方法的部分或全部步骤。
本发明实施例还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如上述方法实施例中记载的任何一种扩展指令实现方法的部分或全部步骤。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于可选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
以上对本发明实施例进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (18)

1.一种扩展指令的实现方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
计算装置获取扩展计算指令，解析所述扩展计算指令得到第一计算指令以及第二计算指令；
计算装置依据所述第一计算指令以及第二计算指令确定第一计算指令与第二计算指令的计算顺序，按所述计算顺序执行所述第一计算指令以及第二计算指令得到所述扩展计算指令的结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算顺序包括：无序计算、正序计算或倒序计算。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算装置依据所述第一计算指令以及第二计算指令确定第一计算指令与第二计算指令的计算顺序，包括：
计算装置识别所述第一计算指令的输出数据与所述第二计算指令的输入数据是否相同，如相同，确定所述计算顺序为正序计算；
计算装置识别第一计算指令的输入数据与第二计算指令的输出数据是否相同，如相同，确定计算顺序为倒序计算；
计算装置识别第一计算指令的输入数据与第二计算指令的输出数据是否关联，如不关联，确定计算顺序为无序计算。
4.根据权利要求1-3任意一项所述的方法，其特征在于，
所述扩展计算指令包括：操作码和操作域，所述操作码包括：识别第一计算指令的标识；所述操作域包括：第一计算指令的输入数据地址、第一计算指令的输出数据地址、第二计算指令的标识、第二计算指令的输入数据、数据类型以及数据长度N。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述扩展指令还包括：第三计算指令以及第三计算指令的输入数据。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，
所述第一计算指令为：向量指令，所述第二计算指令为：转换指令。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述第一计算指令为：向量指令或矩阵指令，所述第二计算指令为：离散数据读取指令；
计算装置依据所述离散数据读取指令确定向量指令或矩阵指令的输入数据的首地址以及固定地址间隔，计算装置从首地址按该固定地址间隔的固定补长读取输入数据，将该输入数据执行向量指令或矩阵指令。
8.一种计算装置，其特征在于，所述计算装置包括：寄存器单元、运算单元、控制单元和数据访问单元；
所述数据访问单元，用于获取扩展计算指令，将所述扩展计算指令发送至所述控制单元；
所述控制单元，用于解析所述扩展计算指令得到第一计算指令以及第二计算指令；依据所述第一计算指令以及第二计算指令确定第一计算指令与第二计算指令的计算顺序，
所述运算单元，用于按所述计算顺序执行所述第一计算指令以及第二计算指令得到所述扩展计算指令的结果。
9.根据权利要求8所述的计算装置，其特征在于，所述计算顺序包括：无序计算、正序计算或倒序计算。
10.根据权利要求8所述的计算装置，其特征在于，
所述控制单元，具体用于识别所述第一计算指令的输出数据与所述第二计算指令的输入数据是否相同，如相同，确定所述计算顺序为正序计算；识别第一计算指令的输入数据与第二计算指令的输出数据是否相同，如相同，确定计算顺序为倒序计算；识别第一计算指令的输入数据与第二计算指令的输出数据是否关联，如不关联，确定计算顺序为无序计算。
11.根据权利要求8-10任意一项所述的计算装置，其特征在于，
所述扩展计算指令包括：操作码和操作域，所述操作码包括：识别第一计算指令的标识；所述操作域包括：第一计算指令的输入数据地址、第一计算指令的输出数据地址、第二计算指令的标识、第二计算指令的输入数据、数据类型以及数据长度N。
12.根据权利要求11所述的计算装置，其特征在于，所述扩展指令还包括：第三计算指令以及第三计算指令的输入数据。
13.根据权利要求12所述的计算装置，其特征在于，
所述第一计算指令为：向量指令，所述第二计算指令为：转换指令。
14.根据权利要求8所述的计算装置，其特征在于，
所述第一计算指令为：向量指令或矩阵指令，所述第二计算指令为：离散数据读取指令；
所述控制单元，用于依据所述离散数据读取指令确定向量指令或矩阵指令的输入数据的首地址以及固定地址间隔，从首地址按该固定地址间隔的固定补长读取输入数据，将该输入数据执行向量指令或矩阵指令。
15.一种芯片，其特征在于，所述芯片集成如权利要求8-14任意一项所述的计算装置。
16.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括如权利要求15所述的芯片。
17.一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1-7任一项所述的方法。
18.一种计算机程序产品，其特征在于，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如权利要求1-7任一项所述的方法。
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