CN111176727A - 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。
本申请提供一种一种计算装置，所述计算装置包括：片内存储器、片外存储介质、片内地址索引单元、片内处理单元，所述片内处理单元包括：互联模块、运算单元；其中，
数据划分模块，用于根据预定的数据划分原则将片上存储介质和/或片外存储介质的数据划分为不同的数据块，所述数据划分原则包括将重用距离低于预定距离阈值的数据划分在同一个数据块；
数据索引模块，用于根据预定的替换策略的顺序关系，依次载入不同的所述数据块到至少一个片上处理单元的互联模块，被载入的所述数据块中的重复数据在片内重复寻址；
互联模块、用于将所述数据块发送至运算单元；
运算单元，用于执行指令调用计算器对所述数据块执行运算操作得到运算结果。
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是本申请片上重复寻址的装置的优选实施例的总体结构的示例的框图；
图2-2是本申请片上重复寻址的方法的优选实施例的数据地址划分图；
图2-3是本申请片上重复寻址的方法的优选实施例的数据划分示意图之一；
图2-4是本申请片上重复寻址的方法的优选实施例的数据划分示意图之二；
图2-5是本申请片上重复寻址的方法的优选实施例的替换策略示意图；
图2-6是本申请片上重复寻址的方法的一种具体实施例的流程图；
图2-7是本申请片上重复寻址的方法的片上重复索引优选实施例示意图。
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，如下表所示，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 BDA0002414669130000021
存储器611可以为片外存储器，当然在实际应用中，参见图1-1，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。
可选的，互连模块构成主运算模块和所述多个从运算模块之间的连续或离散化数据的数据通路，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。
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。
图2-1是优选实施例的总体结构的示例框图。如图2-1所示的实施例，在实际应用中，还可以包括如图1-1所示的互联模块以及运算单元，该运算单元包括多个计算器。对于如图2-1所示的总体结构，举例说明，对于异构平台来说，处理器的片上存储器20能够存储的数据十分有限，通常来讲片上有限的资源限制了将所有数据放置在片上的可能性，所以将大存储器(廉价，速度稍慢)放在片外，小存储器(昂贵，速度快)集成在片上，需要将所有的数据划分成为大小可以存储在片上存储器20的数据块，通过存储容量大的片外存储介质10和存储容量小的片上存储介质20上的数据交互将所需数据块读入或者写出。其间，片内地址索引单元40将片内数据地址按需提供给片上处理单元30。本申请的存储器并不限定，可以是静态随机存储器(Static Random Access Memory，SRAM)，动态随机存储器(DynamicRandom Access Memory，DRAM)，增强动态随机存取存储器(Enhanced Dynamic RandomAccess Memory，eDRAM)，寄存器堆(Register file，RF)等常见存储介质，也可是新型的存储器件，如非易失存储器(Non-Volatile Memory，NVM)或3D存储器件等。
本申请提供一种片上重复寻址的方法，是一种当总数据过大，大于片上存储介质20的存储容量时所使用的数据管理策略，从而可以把片外的数据读取至片内进行快速重复寻址，当然，也可以实现片外重复寻址，然而高效的做法是将集中访问的数据放在一起，一次搬至片内，然后直接在片内快速寻址。该方法包括：
数据划分步骤，根据预定的数据划分原则将片上存储介质和/或片外存储介质的数据划分为不同的数据块，所述数据划分原则包括将重用距离低于预定距离阈值的数据划分在同一个数据块。重用距离指的是一个数据两次使用的距离，距离是指访存次数，重用距离近的数据在运行短期内就会被访问，也即就有很强的时间上的相关性。这些数据划分在同一数据块上可以一次载入片内存储然后使用尽可能多的次数，从而访存更加高效。在每个数据块中，数据则按照预定的规则存储介质内，例如，顺序存储。
数据索引步骤，根据预定的替换策略的顺序关系，依次载入不同的所述数据块到至少一个片上处理单元，被载入的所述数据块中的重复数据在片内重复寻址。该数据块里的数据可在片内直接重复寻址，避免从片外存储或IO多次读写(速度慢，功耗高)。采用有效的数据划分原则，从而使得上述替换发生次数尽可能的少(有效的数据划分原则可减少替换次数，有效的数据替换策略在此基础上可进一步减少替换次数)。优选的是，图2-2所示即为数据地址划分图，所述数据的索引地址50包括数据块地址51与块内地址52；即每个数据的地址为当前数据块地址51与块内地址52拼接而成。将数据划分成为合理的数据块后，通过将地址划分成为片内和片外使得片内重复寻址更加高效。地址索引所采用的技术并不局限于简单的数据索引，也包括codebook(码本)等划分实施方案。
所述数据索引步骤包括：根据所述替换策略的顺序关系和数据块地址51，依次载入不同的所述数据块到至少一个片上处理单元30，被载入的所述数据块中的重复数据在片内重复寻址，当所述数据块的块内地址52全部索引完成后才替换新的数据块，直至没有数据块被需要载入为止。在数据块内进行索引时，只有数据的块内地址52有用，则索引的硬件单元不需要使用数据块地址51，然而数据块地址51仍然需要记录从而可以被后续使用。
优选的是，片上存储介质20与片上处理单元30通过片内数据通路进行数据交换；片上存储介质20与片外存储介质10通过片内外数据通路进行数据交换，片上存储介质20或片外存储介质10至少一次从内部或外部进行读写；所述数据以数据块为单位在片上存储介质20、片外存储介质10和/或片上处理单元30两两之间搬运。
优选的是，所述数据块的数据量小于片上存储介质20的容量，优选能够被其整除。
优选的是，片上存储介质20采用读写端口分离设计，从而使得数据的读出和写入相互独立，可以同时进行。
优选的是，所述方法应用于学习类处理器。
优选的是，所述方法应用于异构环境。
优选的是，片上处理单元30为片上运算模块，所述根据预定条件选取数据，满足所述预定条件的所述数据被划分在相同的所述数据块中。具体的是，所述预定条件包括简单划分条件、平均为预定数目的数据块条件、与不同输出神经元相关条件或者满足预定数学关系条件。这些是针对不同情况下具体的数据划分准则，仍在数据划分原则限定的范围内。
如图2-3所示为一个优选实施例的数据划分示意图。以常见的神经网络为例(向量运算)，不同输出神经元所需的权值数据存储在不同的数据块，运算时，需要在不同的时刻载入不同的数据块进行索引。输入神经元的值是被复用，计算两个输出神经元用的是同样的输入。在计算输出神经元的时候需要载入相关的权值，计算完成后则这部分权值完全不需要了；计算输出神经元时，需要载入相关的权值。其中相同输入神经元的值只存了一份，也即计算时需要重复寻址。相同的权值也只存了一份，也需要重复寻址获得。
如图2-4所示为一个优选实施例的数据划分示意图。同样以常见的神经网络为例(向量运算)，满足指定条件的权值连接被划分存储在同样的数据块中，如实线权值连接和虚线权值连接。在不同的时刻，不同数据块被载入，运算单元根据指定条件选取数据，如所有的输出神经元先计算与实线权值连接的相关计算，在数据块替换后再计算与虚线权值连接的相关计算。
优选的是，所述替换策略包括顺序替换、逆序替换或者乱序替换；图2-5所示即为一个优选实施例的替换策略示意图，数据被划分成为不同的数据块，在不同时刻，根据不同的替换策略载入不同的数据块。如顺序替换，数据块按照#1、#2、#3以此类推的顺序载入；逆序替换，数据块按照#N、#(N-1)、#(N-2)的顺序载入；乱序替换，则根据指定的顺序读入数据块。或者，所述替换策略包括数据写回，在数据处理完成后将最终结果或中间结果写回所述片上存储介质、所述片外存储介质和/或所述片上处理单元。不同的替换策略应当考虑到数据的一致性。
本申请相应提供一种实现片上重复寻址的方法的装置，该装置包括：
数据划分模块，用于根据预定的数据划分原则将片上存储介质和/或片外存储介质的数据划分为不同的数据块，所述数据划分原则包括将重用距离低于预定距离阈值的数据划分在同一个数据块；
数据索引模块，用于根据预定的替换策略的顺序关系，依次载入不同的所述数据块到至少一个片上处理单元，被载入的所述数据块中的重复数据在片内重复寻址。
优选的是，所述数据的索引地址包括数据块地址与块内地址；
所述数据索引模块用于根据所述替换策略的顺序关系和所述数据块地址，依次载入不同的所述数据块到至少一个所述片上处理单元，被载入的所述数据块中的重复数据在片内重复寻址，当所述数据块的所述块内地址全部索引完成后才替换新的数据块，直至没有数据块被需要载入为止。
优选的是，所述片上存储介质与所述片上处理单元通过片内数据通路进行数据交换；
所述片上存储介质与所述片外存储介质通过片内外数据通路进行数据交换，所述片上存储介质或所述片外存储介质至少一次从内部或外部进行读写；所述数据以数据块为单位在所述片上存储介质、所述片外存储介质和/或所述片上处理单元两两之间搬运。
优选的是，所述数据块的数据量小于所述片上存储介质的容量。
优选的是，所述片上存储介质采用读写端口分离设计。
优选的是，所述装置应用于学习类处理器。
优选的是，所述装置应用于异构环境。
优选的是，所述片上处理单元为片上运算模块，所述根据预定条件选取数据，满足所述预定条件的所述数据被划分在相同的所述数据块中。
优选的是，所述预定条件包括简单划分条件、平均为预定数目的数据块条件、与不同输出神经元相关条件或者满足预定数学关系条件。
优选的是，所述替换策略包括顺序替换、逆序替换或者乱序替换；或者
所述替换策略包括数据写回，在数据处理完成后将最终结果或中间结果写回所述片上存储介质、所述片外存储介质和/或所述片上处理单元。
图2-6所示即为一个优选实施例的利用片上数据重复寻址降低访存带宽需求装置使用的流程图。开始计算后，
步骤S101，数据按照数据划分原则划分成为不同的数据块。
步骤S102，将数据块载入片上存储介质20。在某一时刻，只有一块数据块被载入片上存储介质20用于片上计算，根据不同的替换策略，不同的数据块按不同的顺序被载入用于运算。
步骤S103，对获取的数据进行片上计算。
步骤S104，判断是否所有的计算完毕没有数据块需要再次载入，如果是则全部计算结束，否则，回到步骤S102。
图2-7所示即为一个优选实施例的计算单元根据地址进行重复寻址的框图。根据地址索引，存储于地址DA的数据被计算单元#0、#2、#4所需要，则实施例索引至地址DA，并将DA中的数据传播给所需的计算单元，即#0、#2和#4。这个例子中，三个计算单元所需要的数据因为是一样的，所以在片上只存储了一份，也即同一个数据要被重复寻址三次。图2-5中数据传递给片上计算单元的方式并不局限于BUS总线的连接方式，也包括Crossbar结构、FAT-TREE、H-TREE等其他连接方式。
综上所述，本申请将重用距离小于预定的距离阈值的数据划分在同一个数据块，重用距离指的是一个数据两次使用的距离，距离是指访存次数，重用距离近的数据在运行短期内就会被访问，也即就有很强的时间上的相关性。这些数据划分在同一数据块上可以一次载入片内存储然后使用尽可能多的次数，从而访存更加高效。本申请旨在利用片上的重复寻址用于降低访存带宽。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，能够适用于不同场景，并不仅仅局限于机器学习类处理器。
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 (10)

1.一种计算装置，其特征在于，所述计算装置包括：片内存储器、片外存储介质、片内地址索引单元、片内处理单元，所述片内处理单元包括：互联模块、运算单元；其中，
数据划分模块，用于根据预定的数据划分原则将片上存储介质和/或片外存储介质的数据划分为不同的数据块，所述数据划分原则包括将重用距离低于预定距离阈值的数据划分在同一个数据块；
数据索引模块，用于根据预定的替换策略的顺序关系，依次载入不同的所述数据块到至少一个片上处理单元的互联模块，被载入的所述数据块中的重复数据在片内重复寻址；
互联模块、用于将所述数据块发送至运算单元；
运算单元，用于执行指令调用计算器对所述数据块执行运算操作得到运算结果。
2.根据权利要求1所述的计算装置，其特征在于，
所述数据索引模块，具体用于根据所述替换策略的顺序关系和所述数据块地址，依次载入不同的所述数据块到至少一个所述片上处理单元，被载入的所述数据块中的重复数据在片内重复寻址，当所述数据块的所述块内地址全部索引完成后替换新的数据块，直至没有数据块被需要载入为止。
3.根据权利要求1所述的计算装置，其特征在于，所述片上存储介质与所述片上处理单元通过片内数据通路进行数据交换；
所述片上存储介质与所述片外存储介质通过片内外数据通路进行数据交换，所述片上存储介质或所述片外存储介质至少一次从内部或外部进行读写；
所述数据以数据块为单位在所述片上存储介质、所述片外存储介质和/或所述片上处理单元两两之间搬运；所述数据块的数据量小于所述片上存储介质的容量。
4.根据权利要求1所述的计算装置，其特征在于，
所述片上存储介质采用读写端口分离设计；所述计算装置应用于学习类加速器和/或异构环境。
5.根据权利要求1所述的计算装置，其特征在于，
所述运算模块，用于根据预定条件选取数据，满足所述预定条件的所述数据被划分在相同的所述数据块中；所述预定条件包括简单划分条件、平均为预定数目的数据块条件、与不同输出神经元相关条件或者满足预定数学关系条件；
所述替换策略包括顺序替换、逆序替换或者乱序替换；或者
所述替换策略包括数据写回，在数据处理完成后将最终结果或中间结果写回所述片上存储介质、所述片外存储介质和/或所述片上处理单元。
6.根据权利要求1所述的计算总计结构，其特征在于，
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。
7.根据权利要求1-6任意一项所述的计算装置，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；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。
8.一种片上寻址方法，其特征在于，所述方法应用于计算装置，所述总体结构包括：片内存储器、片外存储介质、片内地址索引单元、片内处理单元，所述片内处理单元包括：互联模块、运算单元；所述方法包括如下步骤：
数据划分模块根据预定的数据划分原则将片上存储介质和/或片外存储介质的数据划分为不同的数据块，所述数据划分原则包括将重用距离低于预定距离阈值的数据划分在同一个数据块；
数据索引模块根据预定的替换策略的顺序关系，依次载入不同的所述数据块到至少一个片上处理单元的互联模块，被载入的所述数据块中的重复数据在片内重复寻址；
互联模块将所述数据块发送至运算单元；运算单元执行指令调用计算器对所述数据块执行运算操作得到运算结果。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法具体包括：
所述数据索引模块根据所述替换策略的顺序关系和所述数据块地址，依次载入不同的所述数据块到至少一个所述片上处理单元，被载入的所述数据块中的重复数据在片内重复寻址，当所述数据块的所述块内地址全部索引完成后替换新的数据块，直至没有数据块被需要载入为止。
10.根据权利要求8或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。
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