CN111178521A - 计算装置以及方法 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了一种计算装置,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。
Description
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: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;
所述运算单元还包括:获取函数值的装置,利用分段插值方式获取,所述获取函数值的装置包括:
I/O模块,用于输入数据和输出分段插值后的数据;
存储模块,用于存放插值函数和函数插值表;
查找模块,用于根据所述数据值搜寻函数插值表中对应的参数值;以及
计算模块,用于根据插值函数和参数值,对所述数据进行基础运算,并计算出插值后的函数值。
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为根据本发明一实施例的用于分段插值的装置的整体结构示例框图;
图2-2为根据本发明一实施例的分段插值的方法流程图;
图2-3为根据本发明一实施例的用于分段插值的硬件基本电路及数据传输示意图;
图2-4为根据本发明一实施例的对指数函数exp(x)在固定区间上进行线性分段插值的插值效果示意图;
图2-5为根据本发明一实施例的神经网络装置的结构框图。
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。
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。
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。
根据本发明实施例的一方面,提供一种获取函数值的装置,可以将复杂的函数按照数据范围,分段拟合为简单的线性函数。求函数值时,查找模块加载存储模块中的插值表,根据自变量值的范围,查找出相应的斜率和截距,并做基础运算(也即加法和乘法运算)。根据自变量落在第几个大区间内,循环进行上述过程,最终得到插值结果,即近似得到函数值。因此该披露简化了硬件设计,提高了运算速度,并且降低了芯片的面积功耗比。
上述获取函数值的装置可以添加在如图1-1所示的运算单元内,当然在实际应用中,也可以添加到神经网络处理芯片的运算单元内,对于运算单元包含非线性函数运算时,均可以将获取函数值的装置加载在芯片或处理器内运算单元内,该获取函数值的装置主要针对浮点数据以及定点数据的处理。
图2-1为根据本披露一实施例的用于线性分段插值的装置的整体结构示例框图。如图2-1所示,该装置包括I/O模块A、查找模块C、存储模块B和计算模块D。所有模块均可通过硬件电路实现。
I/O模块A,即输入输出模块,该模块用于输入数据(自变量)x1并将其传递给查找模块C,以及用于从计算模块D中接收最终计算结果y并将其输出。这里提一下,x1可以直接是原始数据,也可以是原始数据x0经过预处理后的数据,为了叙述简明,不提及预处理过程。
存储模块B中,存放计算过程需要的插值函数f1,f2,...,fN,fp对应第p段插值函数。数据范围预先被分为N个大区间A1,A2,...,AN,大区间Ap的左、右端点分别用inf Ap、supAp表示。每个大区间Ap又分为M个小区间fp的定义如下:
查找模块C中,数据范围预先被分为N个大区间A1,A2,...,AN,首先得到i,使得自变量x1落在Ai中。之后,依次加载(load)存储模块中的第p段插值表,1≤p≤i-1,对用于第p次查找的自变量xp,查找相应的斜率和截距并与自变量xp一起传入计算模块D中。而后该模块接收从计算模块D得到的计算结果xp+1当作自变量,做第p+1次的查找。最后,load存储模块中的第i段插值表,做最后一次查找。
计算模块D中,接收从查找模块中得到的自变量xp、斜率和截距若1≤p≤i-1,将计算结果xp+1传递给查找模块C做下一次的查找;若p=i,将计算结果xi+1传递给I/O模块当作最终输出结果y,即y=xi+1。
根据本披露实施例的又一方面,提供一种进行函数值获取的方法流程图。图2-2为根据本披露一实施例的进行分段插值流程图。该方法可应用于以上所述的装置。其中,具体数据传输流程如图2-3所示。
S1,I/O模块A将数据x1(自变量)输入,并将其传递给查找模块C,转步骤S2;
S2,查找模块C中,首先得到i,使得自变量x1落在大区间Ai中。初始化一个循环标志变量p,p=0。转步骤S3;
S4,计算模块D算出相应的插值函数值:
循环标志变量p=p+1,判断p的值——如果p<i,转步骤S5;否则,转步骤S6;
S5,将计算结果xp+1传递给查找模块C(此时该结果作为自变量参与之后的查找和计算),转步骤S3;
S6,将计算结果xi+1传递给I/O模块A,转步骤S7;
S7,I/O模块A输出结果y=xi+1。
当然,上述方法中插值函数不仅限于线性函数,还可以是多项式进行插值,只要是将复杂的函数通过插值方式转化为简单运算的函数,包括但不限于线性函数和多项式函数。
以下列举具体的实施例进行说明:
对函数F(x)=exp(x)在[0,18]上面进行线性分段插值:
首先,数据范围分为3个大区间(即N=3),A1=[0,10),A2=[10,15),A3=[15,18)。需要指出的是,这里并没有均匀地去分3个大区间。因为自变量值越大曲线的导函数也越大,或者说曲线越陡,为了保证近似的精细,在曲线陡峭的地方区间分小一点,而曲线平缓的地方区间没必要那么小。每个大区间再均匀地分为10个小区间:例如
然后,给出插值函数f1(x),f2(x),f3(x)的定义:
最后,对于给定的自变量x1,按照图2-2所示及上述的方法步骤依次进行。
对应用于图像分类的神经网络,对激活函数F(x)=sigmoid(x)在[0,255](图像灰度范围)上面进行线性分段插值:
首先,数据范围分为8个大区间(即N=8),A1=[0,31),A2=[32,63),A3=[64,95),…,A8=[224,255]。需要指出的是,这里并没有均匀地去分8个大区间。因为自变量值越大曲线的导函数也越大,或者说曲线越陡,为了保证近似的精细,在曲线陡峭的地方区间分小一点,而曲线平缓的地方区间没必要那么小。每个大区间可以再均匀地分为32个或64个小区间(根据所需的精度来确定,还可以是其它数量的小区间)插值函数与实施例1类似,其中,斜率和截距的取值规则为:在区间的左右端点上,fp(x)的值与F(x)=sigmoid(x)的值相等。
最后,对于给定的自变量x1,按照上述的方法步骤依次进行。
基于同一披露构思,本披露还提供一种专用的神经网络装置,利用分段插值在人工神经网络的前馈运算中,计算以神经元输入值和权重值的内积作为自变量的激活函数。
图2-5为根据本披露一实施例的神经网络装置结构框图。所述神经网络装置100,利用分段插值计算以神经元输入值和权重值的内积作为自变量的激活函数值,包括:
存储器101,用于存储可执行指令;
处理器102,用于执行存储器中存储的可执行指令,以执行如下操作步骤:
一,输入数据作为自变量,转步骤二;
二,自变量的取值范围预先被分为N个大区间:A1,A2,...,AN,每个大区间又均分为M个小区间,N和M为自然数,自变量落在大区间Ai中,得到i,初始化一个循环标志变量p,p=0,转步骤三;
三,根据存放在存储器的N段插值表,加载第p段插值表进行查找,根据自变量查找出函数插值四,表根中据对应参数的值参和数自值,变量转计步算骤出四;相应的插值函数值,循环标志变量p=p+1,判断p的值——如果p<i,转步骤三;否则,转步骤五;
五,输出插值函数值。
所述处理器可以包括通用微处理器、指令集处理器和/或相关芯片组和/或专用微处理器(例如,专用集成电路(ASIC))。处理器还可以包括用于缓存用途的板载存储器。优选的,采用专用的神经网络处理器。
处理器用于执行本实施例描述的流程的不同动作的单一处理单元(例如CPU或者GPU)或者多个处理单元。
对于执行的操作步骤来说,可参照图2-1所述的分段插值的方法流程图进行。其中,所述激活函数为双曲正切函数或者Sigmoid函数。
本实施例的装置也可以包括输入输出单元103,用以输入原始或者经预处理后的数据,并输出经插值运算后的函数值。
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: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;
所述运算单元还包括:获取函数值的装置,利用分段插值方式获取,所述获取函数值的装置包括:
I/O模块,用于输入数据和输出分段插值后的数据;
存储模块,用于存放插值函数和函数插值表;
查找模块,用于根据所述数据值搜寻函数插值表中对应的参数值;以及
计算模块,用于根据插值函数和参数值,对所述数据进行基础运算,并计算出插值后的函数值。
2.根据权利要求1所述的计算装置,其特征在于,
所述插值函数为线性插值函数或者多项式插值函数;所述函数插值表包含所述插值函数的参数。
3.根据权利要求1所述的计算装置,其特征在于,
获取函数值的装置,用于输入数据作为自变量,自变量的取值范围预先被分为N个大区间:A1,A2,...,AN,每个大区间又均分为M个小区间,N和M为自然数,自变量落在大区间Ai中,得到i,初始化一个循环标志变量P,P=0,存放N段插值表,查找第P段插值表对应的参数值,根据自变量和参数值计算出自变量相应的插值函数值,循环标志变量P=P+1,判断P的值——如果p<i,传递运算结果;否则,计算结果传递给I/O模块输出。
4.根据权利要求3所述的计算装置,其特征在于,
所述N个大区间等长或者不等长。
5.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: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。
6.根据权利要求1-5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。
7.一种计算方法,所述方法应用于计算装置,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;所述运算单元包括:获取函数值的装置,利用分段插值方式获取,所述获取函数值的装置包括:I/O模块、存储模块、查找模块和计算模块,其中,
寄存器单元存储运算指令、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;
I/O模块输入数据和输出分段插值后的数据;
存储模块存放插值函数和函数插值表;
查找模块根据所述数据值搜寻函数插值表中对应的参数值;以及
计算模块根据插值函数和参数值,对所述数据进行基础运算,并计算出插值后的函数值。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述方法具体包括:
所述插值函数为线性插值函数或者多项式插值函数;所述函数插值表包含所述插值函数的参数。
9.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述方法具体包括:
获取函数值的装置输入数据作为自变量,自变量的取值范围预先被分为N个大区间:A1,A2,...,AN,每个大区间又均分为M个小区间,N和M为自然数,自变量落在大区间Ai中,得到i,初始化一个循环标志变量P,P=0,存放N段插值表,查找第P段插值表对应的参数值,根据自变量和参数值计算出自变量相应的插值函数值,循环标志变量P=P+1,判断P的值——如果p<i,传递运算结果;否则,计算结果传递给I/O模块输出。
10.根据权利要求7-9任意一项所述的方法,其特征在于,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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