CN110597559B - 计算装置以及计算方法 - Google Patents

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Abstract

本申请提供了一种计算装置及神经网络的处理系统，所述计算装置包括：存储器、寄存器单元、互联模块、运算单元、控制单元和数据访问单元。

Description

计算装置以及计算方法
技术领域
本申请属于神经网络运算领域，尤其涉及一种计算装置以及计算方法。
背景技术
数据处理是大部分算法需要经过的步骤或阶段，在计算机引入数据处理领域后，越来越多的数据处理通过计算机来实现，现有的算法中有计算设备在进行神经网络的数据计算时速度慢，效率低。
申请内容
有鉴于此，本申请提供一种计算装置以及计算方法，能够提高计算速度，并且运算性能高效。
本申请提供一种计算装置，其特征在于，所述计算装置包括：寄存器单元、互联模块、运算单元、控制单元、数据访问单元和算数逻辑单元；其中，
寄存器单元，用于存储运算指令、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；
控制单元，用于从寄存器单元内提取运算指令，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；
数据访问单元，用于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；
互联模块、用于接收数据块，将该数据块发送至运算单元；
运算单元，用于该执行指令调用运算单元的计算器对该数据块执行运算操作得到运算结果；
所述存储器包括：数据划分模块、预先操作模块和数据拼接模块；
所述数据划分模块，用于根据数据划分策略将片内存储数据划分在不同区域，分别存储在片内存储介质和片外存储介质；
预先操作模块，用于在进行数据拼接时预先对片内存储数据的片内地址索引进行操作处理；
数据拼接模块，用于根据数据拼接策略将片内存储数据和片外输入数据拼接得到所述原始数据表示。
附图说明
图1-1是本申请实施例提供的计算装置的另一种结构示意图。
图1-2是本申请实施例提供的卷积计算指令的流程示意图。
图2-1是本申请所述片上数据划分读写系统的结构示意图；
图2-2是本申请优选实施例的所述片上数据划分读写系统的结构示意图；
图2-3是本申请所述片上数据划分策略的实现示意图之一；
图2-4是本申请所述片上数据划分策略的实现示意图之二；
图2-5是本申请根据本申请所述片上数据划分读写系统的片上数据索引实施例示意图；
图2-6是本申请根据本申请所述片上数据划分读写方法的物理框架示意图；
图2-7是本申请根据本申请所述片上数据划分读写方法一个实施例数据拼接操作的物理设计框架图；
图2-8是本申请中所述片上数据划分读写方法流程示意图；
图2-9是本申请中所述片上数据划分读写方法一个具体实施例流程示意图；
图2-10示出了根据本申请实施例的神经网络计算系统的结构示意图。
具体实施方式
参阅图1-1，图1-1提供了一种计算装置，该计算装置包括：存储器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613，用于控制运算单元614中计算器的连接关系使得该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。
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。
Figure BDA0002256556170000021
存储器611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，。
数据访问单元616，用于从存储器611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613。
互联模块613、用于接收数据块，将该数据块发送至运算单元614。
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器内。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。
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1-1所示的计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，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。
上述运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计算操作；
JUMP指令负责控制将要从指令存储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1-1所示的计算装置执行卷积计算指令的方法具体可以为：
控制单元615从寄存器单元612内提取卷积计算指令、卷积计算指令对应的操作域，控制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。
运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。
图1-2是本申请实施例提供的卷积神经网络运算装置执行卷积神经网络的流程图，如图1-2所示，执行卷积神经网络指令的过程包括：
在步骤S6B1，在指令存储单元的首地址处预先存入一条IO指令。
在步骤S6B2，控制器单元从指令存储单元的首地址读取该条IO指令，根据译出的控制信号，数据访问单元从存储器读取相应的所有卷积神经网络运算指令，并将其缓存在指令存储单元中。
在步骤S6B3，控制器单元接着从指令存储单元读入下一条IO指令，根据译出的控制信号，数据访问单元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S6B4，控制器单元接着从指令存储单元读入下一条CONFIG指令，根据译出的控制信号，装置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S6B5，控制器单元接着从指令存储单元读入下一条COMPUTE指令，根据译出的控制信号，互连模块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S6B6，根据COMPUTE指令译出的控制信号，互联模块将乘法计算器、加法计算器和激活计算器连接形成第一计算拓扑结构。
在步骤S6B7，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传输至数据访问单元存储至存储介质内。其中，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可选，即当b为0时，不需要这个步骤。
现有异构平台，处理器的片上能够存储的数据十分有限，需要将所有的数据划分成为大小可以存储在片上的数据块，通过片外大存储介质和片内小存储介质上的数据交互将所需数据块读入或者写出。
为了实现上述目的，图2-1示出了本申请提供一种片上数据划分读写系统100，如图2-1所示的片上数据划分读写系统可以应用到如图1-1所示的装置内，如图1-1所示的计算装置的存储器如为片外存储系统，则如图1-1所示的计算中可以包括如图2-1所示的片上数据划分读写系统。该系统包括：
数据划分模块10，用于根据数据划分策略将片内存储数据划分在不同区域，分别存储在片内存储器和片外存储器；
预先操作模块20，用于在进行数据拼接时预先对片内存储数据的片内地址索引进行操作处理；
数据拼接模块30，用于根据数据拼接策略将片内存储数据和片外输入数据拼接得到所述原始数据表示。
对于异构平台来说，处理器的片上能够存储的数据十分有限，需要将所有的数据划分成为大小可以存储在片上的数据块，通过片外大存储器和片内小存储器上的数据交互将所需数据块读入或者写出。其间，片内数据地址通过片内地址索引按需提供给片上计算单元(如图1-1所示的运算单元)，物理框架如图2-6所示；图2-2和图2-3、图2-4所示的实施例划分只为本申请所涉及的典型情况，本申请并不局限于特定的数据划分，极端情况如数据全部被在片上，或者数据全部被划分在片外，也在本申请的实现范围之内。
进一步地，本申请所述片上数据划分读写系统100，还包括：
存储模块40，用于存储搬运所述片内存储介质的所述片内存储数据和来自所述片外存储介质的所述片外输入数据；
所述存储模块40采用读写端口分离，数据的读出和写入相互独立；
所述预先处理模块20还包括：
片上处理子模块21，用于运算处理所述片内存储数据；
片外处理子模块22，用于运算处理外部输入数据处理，所述外部输入数据包括所述片外输入数据、所述读写端口直接读入的数据。
进一步地，存储模块40还包括：
地址索引接口41,用于根据片内地址索引来索引所述片内存储数据；
数据读出接口42,用于已索引到所述片内存储数据的输出出口；
数据写入接口43,用于将要存储的数据根据写入地址写入相应存储位置。
所述片上数据划分读写系统100，优选的是数据划分模块10还包括：
地址划分子模块11，用于地址空间划分成为片外数据空间和片内数据空间；
数据替换子模块12，用于根据数据替换策略在所述片内存储介质和片外存储介质之间进行数据替换；所述数据替换策略包括顺序替换、逆序替换以及随机替换；
所述数据划分策略包括定点数划分、浮点数划分；作为典型，如图2-3所示即为一个定点数实施例的数据划分，这种划分将定点数据换分成为整数部分和小数部分，图2-4所示一个浮点数实施例的数据划分。这种划分将浮点数划分成为指数部分和小数部分。图2-3和图2-4所示的实施例划分只为本申请所涉及的典型情况，本申请并不局限于特定的数据划分，极端情况，如数据全部被在片上，或者数据全部被划分在片外，片上的缓存结构包括对输入数据的缓存，也在本申请的设计范围之内，地址划分子模块11将索引的地址空间划分对应到片外数据空间和片内数据空间，有需要的时候通过数据替换子模块12进行交换，将需要加速数据处理的转移到片内。数据划分模块10基于芯片中的一个或多个片上计算单元实现，所述片上计算单元发起读写请求并处理拼接得到的原始数据。
所述数据拼接模块30还包括：
索引拼接子模块31，用于片内片外数据传输的形式从原始数据表示转为全部或者部分的数据索引，拼接全部或者部分的片上的所述数据索引的结果获得所述原始数据表示；
所述数据拼接模块30读写通过片内片外数据通路或片内数据通路进行，所述片内片外数据通路包括PCI(Peripheral Component Interconnect，外部控制器接口)、PCIE(总线和接口标准，Peripheral Component Interface Express)、HT互联技术(HyperTransport，超传输，是一种全新的具有可升级性的新型、高速、高性能的端到端集成电路互联总线技术)，所述片内数据通路包括FAT-TREE、H-TREE互联技术(hierarchy tree，层次树)，片内片外数据连接方式包括多芯片互联结构；图2-1所示的片内片外数据连接并不局限于PCIE总线连接，也包涵多芯片互联结构如片上网络。图1所示的片上计算单元与片内存储器的数据通路不局限于H-TREE，或者FAT-TREE等互联技术，通过片内片外数据通路可以在片外寻址，从而所述片上数据划分读写系统100可以对准确无误地将各种需要拼接的数据还原成原始数据，可以有效的支持不同的数据划分策略，从而减少片内片外数据交换。
所述片内存储器或所述片外存储器中的所述数据被一次或者多次读写，所述数据被读至一个或者多个片上运算单元；所述片内存储器或所述片外存储器被一次或者多从外部进行读写，所述片内存储器被一次或者多次从内部读写。
图2-5是本申请所述片上数据划分读写方法的一个具体实施例的流程图，其可通过本申请所述片上数据划分读写系统100实现，如图2-8，所述片上数据划分读写方法包括：
步骤S701，数据划分步骤，根据数据划分策略将片上数据存储在不同区域，分别存储在片内存储器和片外存储器；
步骤S702，预先操作步骤，在进行数据拼接时预先对片内存储数据的片内地址索引进行操作处理；
步骤S703，数据拼接步骤，根据数据拼接策略将所述片内存储数据和片外输入数据拼接得到原始数据表示。
分别通过数据划分模块10、预先操作模块20和数据拼接模块30实现，将原始数据在片内进行无损恢复。
其中优选的，本申请所述片上数据划分读写方法需要实现对于存储的管理，实现拼接过程需要存储模块40的支持，所述数据划分读写方法还包括：
数据存储步骤，存储搬运所述片内存储介质的所述片内存储数据和来自所述片外存储介质的所述片外输入数据；所述存储步骤中读写端口分离，数据的读出和写入相互独立；具体地，所述数据存储步骤还包括：
第一、根据片内地址索引来索引所述片内存储数据；
第二、将已索引到数据的输出出口；
第三、将要存储的数据根据写入地址写入相应存储位置；
读写时分别由地址索引接口41、数据读出接口42、数据写入接口43提供支持，与片内片外数据通路和片内数据通路配合实现模块内外的数据通信，独立的读写接口可以实现同时读写。片上数据根据片内地址索引，该片内地址索引有可能经过预先操作模块30一定的操作(如地址偏移计算)，检索片内存储得到片内存储数据，结合外部输入至片内的数据，经过拼接操作，得到最后的完整数据。
在一个具体实施例中，优选的本申请所述片上数据划分读写方法的一个优选实施例的流程图，如图2-9所示，所述片上数据划分读写方法步骤包括：
步骤S801，地址空间划分成为片外数据空间和片内数据空间；
步骤S802，根据数据替换策略在所述片内存储器和片外存储器之间进行数据替换；所述数据替换策略包括顺序替换、逆序替换以及随机替换；所述数据划分策略包括定点数划分、浮点数划分；
步骤S803，运算处理所述片内存储数据；
步骤S804，运算处理外部输入数据处理，所述外部输入数据包括所述片外输入数据、所述读写端口直接读入的数据。
步骤S805，片内片外数据传输的形式从所述原始数据表示转为全部或者部分的数据索引，拼接全部或者部分的片上的所述数据索引的结果获得所述原始数据表示。
经过处理过后的片内存储数据和片外输入数据拼接在一起，然后才能交由后续的模块进行原始数据的处理，实现处理器的功能。
进一步地，为便于理解，下面以图2-5～图2-7所示的一个具体实施例的物理设计框架图进行说明。
对于异构平台来说，处理器的片上能够存储的数据十分有限，需要将所有的数据划分成为大小可以存储在片上的数据块，通过片外大存储器(即片外存储器)和片内小存储器(即片内存储器)上的数据交互将所需数据块读入或者写出，在数据块大小上有区分，因而划分并存储在不同区域，根据容量需求不同增设所述片外存储介质。其间，片内数据地址通过片内地址索引按需提供给片上计算单元，如图2-7通过片内地址索引接口41获取索引以及得到索引对应的数据，图2-5所示即为一个实施例的片上数据索引过程，装置根据8-bit地址索引256个存储位置，得到32-bit的数据，并不局限于图示的地址索引位宽和片上数据存储位宽。流程的实现在硬件上还依赖于片内存储器、片外存储器、片内片外数据通路以及片内数据通路之间的相互通信。
如图2-7所示即为一个实施例的数据拼接操作过程，片内存储数据，图示为32bit位宽，经过片上数据处理子模块31处理，图示为32bit位宽。片上数据处理子模块31并不局限于寻址操作，也包括其他运算，如算术计算。片外输入数据，图示为32bit位宽，经过片外数据处理子模块32处理，图示为32bit位宽。处理过后的片内存储数据和片外输入数据拼接在一起，图示为64bit位宽，输送给后续模块处理，如片上计算单元，经过处理的片内存储数据和片外输入数据并不局限于图示的位宽，数据块并不局限于特定的数据位宽，数据处理并不局限于特定的操作，而可能包涵复杂的操作，不仅是简单的拼接，而包涵其他操作处理。
具体地，所述数据拼接步骤通过片内片外数据通路或片内数据通路进行，尤其所述片内片外数据通路包括PCI、PCIE、HT互联技术，实现内部与片外之间的数据流，所述片内数据通路包括FAT-TREE、H-TREE互联技术，片内片外数据连接方式包括多芯片互联结构，如片上网络。
所述片内存储器或所述片外存储器中的所述数据可以被一次或者多次读写，所述数据可以被读至一个或者多个片上运算单元；所述片内存储介质或所述片外存储介质可以被一次或者多从外部进行读写，介质可以被一次或者多次从内部读写。
本申请提供一种片上读写装置，包括所述片上数据划分读写系统100，所述片上读写装置包括片内存储介质、片外存储介质、片内片外数据通路和片内数据通路，所述片上读写装置优选的是，还包括了静态随机存储器(Static Random Access Memory，SRAM)，动态随机存储器(Dynamic Random Access Memory，DRAM)，增强动态随机存取存储器(EnhancedDynamic Random Access Memory，eDRAM)，寄存器堆(Registerfile，RF)等常见存储介质，也可以是新型的存储器件，如非易失存储器(Non-Volatile Memory，NVM)或者3D存储器件等等。
本申请将数据表示转换到索引，可以高效的进行片上地址空间内的重复寻址，也可以进行片外地址寻址；异构环境下片上重复寻址的装置及其使用策略，不同于直接对数据本身缓存进行加速，硬件支持需要包含片内存储介质，片外存储介质，地址索引器件，片内片外数据通路，片内数据通路。
最后，本申请旨在用于不同的数据划分的策略、装置和方法，根据不同的划分策略，数据被划分成为不同的部分，本申请中的装置支持不同划分策略的装置。
综上所述，本申请的装置及其相关使用方法可以有效的提供数据的复用性和其灵活寻址的需求，有效的降低访存带宽需求，能够适用于不同场景，并不仅仅局限于机器学习类处理器。本申请同时可以通过合理调度数据，缩减片上缓存开销，从而可以提供更加高效的处理器设计支持。
在一些实施例里，公开了一种芯片，其包括了上述神经网络处理器。
在一些实施例里，公开了一种芯片封装结构，其包括了上述芯片。
在一些实施例里，公开了一种板卡，其包括了上述芯片封装结构。
在一些实施例里，公开了一种电子装置，其包括了上述板卡。
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、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。
以上所述的具体实施例，对本申请的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本申请的具体实施例而已，并不用于限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (14)

1.一种计算装置，其特征在于，所述计算装置包括：存储器、寄存器单元、互联模块、运算单元、控制单元和数据访问单元；其中，
寄存器单元，用于存储运算指令，数据块所在存储介质的地址，运算指令对应的计算拓扑结构；
控制单元，用于从寄存器单元内提取运算指令，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；
数据访问单元，用于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；
互联模块，用于接收数据块，将该数据块发送至运算单元；
运算单元，用于该执行指令调用运算单元的计算器对该数据块执行运算操作得到运算结果；
所述存储器包括：数据划分模块、预先操作模块和数据拼接模块；
所述数据划分模块，用于根据数据划分策略将片内存储数据划分在不同区域，分别存储在片内存储介质和片外存储介质；
预先操作模块，用于在进行数据拼接时预先对片内存储数据的片内地址索引进行操作处理；
数据拼接模块，用于根据数据拼接策略将片内存储数据和片外输入数据拼接得到原始数据表示；
所述运算单元包括：一个主运算单元和多个从运算单元，所述互联模块连接所述主运算单元和多个从运算单元，所述互联模块为：树状结构、环状结构、网格状结构、分级互连或总线结构。
2.根据权利要求1所述的计算装置，其特征在于，
所述运算单元包括：加法计算器、乘法计算器、比较器、激活运算器中的至少二种。
3.根据权利要求1或2所述的计算装置，其特征在于，
所述运算指令为卷积计算指令，所述计算指令包括：操作域和操作码；
所述卷积计算指令包括：卷积神经网络sigmoid指令，根据该指令，装置分别从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，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，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，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，然后将输出结果做激活。
4.根据权利要求3所述的计算装置，其特征在于，所述运算指令还包括：
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；
JUMP指令负责控制将要从指令存储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。
5.根据权利要求1所述计算装置，其特征在于，所述存储器还包括：
存储模块，用于存储搬运所述片内存储介质的所述片内存储数据和来自所述片外存储介质的所述片外输入数据；
所述存储模块采用读写端口分离，数据的读出和写入相互独立；
所述预先操作模块还包括：
片上处理子模块，用于运算处理所述片内存储数据；
片外处理子模块，用于运算处理外部输入数据处理;
所述外部输入数据包括所述片外输入数据、所述读写端口直接读入的数据。
6.根据权利要求5所述计算装置，其特征在于，所述存储模块还包括：
地址索引接口, 用于根据片内地址索引来索引所述片内存储数据；
数据读出接口,用于已索引到的所述片内存储数据的输出出口；
数据写入接口,用于将要存储的数据根据写入地址写入相应存储位置。
7.根据权利要求1所述计算装置，其特征在于，所述数据划分模块还包括：
地址划分子模块，用于地址空间划分成为片外数据空间和片内数据空间；
数据替换子模块，用于根据数据替换策略在所述片内存储介质和片外存储介质之间进行数据替换；所述数据替换策略包括顺序替换、逆序替换以及随机替换；
所述数据划分策略包括定点数划分、浮点数划分；所述数据划分模块基于芯片中的一个或多个片上计算单元实现，所述片上计算单元发起读写请求并处理拼接得到的原始数据。
8.根据权利要求1-2任意一项或权利要求5-7任意一项所述的计算装置，其特征在于，所述数据拼接模块还包括：
索引拼接子模块，用于片内片外数据传输的形式从原始数据表示转为全部或者部分的数据索引，拼接全部或者部分的片上的所述数据索引的结果获得所述原始数据表示；
所述数据拼接模块读写通过片内片外数据通路或片内数据通路进行，所述片内片外数据通路包括PCI、PCIE、HT互联技术，所述片内数据通路包括FAT-TREE、H-TREE互联技术，片内片外数据连接方式包括多芯片互联结构；
所述片内存储介质或所述片外存储介质中的数据被一次或者多次读写，所述数据被读至一个或者多个片上运算单元；所述片内存储介质或所述片外存储介质被一次或者多从外部进行读写，所述片内存储介质被一次或者多次从内部读写。
9.一种计算方法，其特征在于，所述计算方法应用于计算装置，所述计算装置包括：存储器、寄存器单元、互联模块、运算单元、控制单元和数据访问单元；所述存储器包括：数据划分模块、预先操作模块和数据拼接模块；所述运算单元包括：一个主运算单元和多个从运算单元，所述互联模块连接所述主运算单元和多个从运算单元，所述互联模块为：树状结构、环状结构、网格状结构、分级互连或总线结构；所述方法包括如下步骤：
寄存器单元存储运算指令，数据块所在存储介质的地址，运算指令对应的计算拓扑结构；
控制单元从寄存器单元内提取运算指令，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；
数据访问单元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；
互联模块接收数据块，将该数据块发送至运算单元；
运算单元该执行指令调用运算单元的计算器对该数据块执行运算操作得到运算结果；
所述数据划分模块根据数据划分策略将片内存储数据划分在不同区域，分别存储在片内存储介质和片外存储介质；
预先操作模块在进行数据拼接时预先对片内存储数据的片内地址索引进行操作处理；
数据拼接模块根据数据拼接策略将片内存储数据和片外输入数据拼接得到原始数据表示。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述运算指令为卷积计算指令，所述计算指令包括：操作域和操作码；
所述卷积计算指令包括：卷积神经网络sigmoid指令，根据该指令，装置分别从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，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，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然后将输出结果做激活；
所述运算指令还包括：
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；
JUMP指令负责控制将要从指令存储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。
11.根据权利要求9或10所述的方法，其特征在于，所述存储器还包括：存储模块；所述预先操作模块还包括：片上处理子模块和片外处理子模块；所述方法还包括：
存储模块存储搬运所述片内存储介质的所述片内存储数据和来自所述片外存储介质的所述片外输入数据；
所述存储模块采用读写端口分离，数据的读出和写入相互独立；
片上处理子模块运算处理所述片内存储数据；
片外处理子模块运算处理外部输入数据处理;
所述外部输入数据包括所述片外输入数据、所述读写端口直接读入的数据。
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述存储模块还包括：地址索引接口、数据读出接口和数据写入接口，所述方法还包括：
地址索引接口根据片内地址索引来索引所述片内存储数据；
数据读出接口为已索引到的所述片内存储数据的输出出口；
数据写入接口将要存储的数据根据写入地址写入相应存储位置。
13.根据权利要求9或10所述的方法，其特征在于，所述数据划分模块还包括：地址划分子模块、数据替换子模块，所述方法还包括：
地址划分子模块将地址空间划分成为片外数据空间和片内数据空间；
数据替换子模块根据数据替换策略在所述片内存储介质和片外存储介质之间进行数据替换；所述数据替换策略包括顺序替换、逆序替换以及随机替换；
所述数据划分策略包括定点数划分、浮点数划分。
14.根据权利要求9或10所述的方法，其特征在于，所述数据拼接模块还包括：索引拼接子模块，所述方法还包括：
索引拼接子模块将片内片外数据传输的形式从原始数据表示转为全部或者部分的数据索引，拼接全部或者部分的片上的所述数据索引的结果获得所述原始数据表示；
所述数据拼接模块读写通过片内片外数据通路或片内数据通路进行，所述片内片外数据通路包括PCI、PCIE、HT互联技术，所述片内数据通路包括FAT-TREE、H-TREE互联技术，片内片外数据连接方式包括多芯片互联结构；
所述片内存储介质或所述片外存储介质中的数据被一次或者多次读写，所述数据被读至一个或者多个片上运算单元；所述片内存储介质或所述片外存储介质被一次或者多从外部进行读写，所述片内存储介质被一次或者多次从内部读写。
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