CN111310910B - 一种计算装置及方法 - 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：指令模块、数据模块和运算单元。

Description

一种计算装置及方法
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及方法，可提升神经网络任务处理系统的处理速度，提高效率。
本申请提供一种计算装置，所述计算装置包括：指令模块、数据模块和运算单元；
指令模块，用于缓存指令，并向数据模块及运算单元提供第一运算指令；
数据模块，用于根据指令模块中的第一运算指令，向运算单元提供运算数据；
所述数据模块包括：数据I/O单元、数据暂存单元和数据处理单元；
所述数据I/O单元，用于直接从内存中读取数据或直接将数据写入内存中；
所述数据暂存单元，用于存储任意规模的运算数据；
所述数据处理单元，用于根据第一运算指令处理待运算数据；
所述运算单元，用于获取所述第一运算指令，并对该运算数据执行所述第一运算指令。
第二方面，提供一种计算方法，所述方法应用于计算装置，所述计算装置包括：指令模块、数据模块和运算单元；所述数据模块包括：数据I/O单元、数据暂存单元和数据处理单元；所述方法具体包括：
指令模块缓存指令，并向数据模块及运算单元提供第一运算指令；
数据模块根据指令模块中的第一运算指令，向运算单元提供运算数据；
所述数据I/O单元直接从内存中读取数据或直接将数据写入内存中；
所述数据暂存单元存储任意规模的运算数据；
所述数据处理单元根据第一运算指令处理待运算数据；
所述运算单元获取所述第一运算指令，并对该运算数据执行所述第一运算指令。
附图说明
图1-1是一种计算装置结构示意图。
图1-2是另一种计算装置结构示意图。
图1-3是本申请实施例提供的计算装置的结构示意图。
图1-4是本申请实施例提供的矩阵计算单元的结构示意图。
图1-5是本申请实施例提供的流水级的结构示意图。
图1-6是本申请实施例公开的一种矩阵计算方法的流程示意图。
图1-7是本申请实施例提供的指令集的格式示意图。
图1-8是本申请实施例提供的另一种计算装置的结构示意图。
图1-9是本申请实施例提供的计算装置执行矩阵乘向量指令的流程图。
图2-1是本发明提供的运算装置的结构示意图。
图2-2是本发明中指令模块的结构示意图。
图2-3是本发明中数据模块的结构示意图。
图2-4是本发明中运算模块的结构示意图。
图2-5是本发明中支持不同长度运算数据的指令的方法流程图。
图2-6是本发明实施例提供的不同长度运算向量进行运算时，循环读取较短向量进行运算的运算关系示意图。
具体实施方式
参阅图1-1，图1-1为一种计算装置，在如图1-1所示的矩阵的计算装置中，其包含多个通用处理器101(CPU)，每个CPU均包含自身的内存，其处理的方法可以为，多个CPU并行处理矩阵的计算，此方案虽在在矩阵的计算中采用并行处理的方式，但是其并不能有效的提高效率，因为对于矩阵运算中，第二矩阵运算的结果可能需要使用第一矩阵运算的结果，具体的，第一矩阵运算为f(1)＝A+B，第二矩阵运算为：f(2)＝f(1)+C，对于第二矩阵运算来说，其需要提取第一矩阵运算的结果f(1)才能够进行实际的矩阵计算处理，此种情况在神经网络计算中尤为突出，由于多个CPU并行处理矩阵运算，那么在矩阵计算的分配时，很有可能CPU1执行第一矩阵运算，CPU2执行第二矩阵运算，那么对于CPU2来说，其需要从CPU1提取第一矩阵运算的结果f(1)，所以对于多CPU并行处理矩阵来说，多个CPU之间的通讯成为矩阵运算的瓶颈，影响矩阵计算的速度。
参阅图1-2，图1-2为另一种计算装置，在如图1-2所示的计算装置中，其包含有图形处理器(GPU)102，通过GPU102来执行矩阵的运算，对于GPU来说，其本身也包含内存1021，GPU102在处理矩阵运算时，GPU102需要从内存1021中提取矩阵运算所需的矩阵，矩阵由于其数据量大，单个矩阵所占用的存储空间比标量要大很多，对于GPU102来说，虽然其运算能够非常强，但是GPU102的内存的容量不够，无法存储大量的矩阵，为了解决这个问题，图1-2配置了片外数据库103，GPU102可以从片外数据库103中读取矩阵，具体的读取方式为，GPU102从片外数据库103中提取待计算的矩阵，将该矩阵存储在内存1021中，在执行矩阵运算时，进行矩阵指令的译码处理，然后从内存1021中提取该矩阵进行计算。此技术方案在执行矩阵计算中，GPU102进行矩阵指令的译码会占用GPU很大部分的计算能力，影响矩阵的计算速度，效率低。
本申请中提到的输入神经元和输出神经元并非是指整个神经网络的输入层中神经元和输出层中神经元，而是对于网络中任意相邻的两层，处于网络前馈运算下层中的神经元即为输入神经元，处于网络前馈运算上层中的神经元即为输出神经元。以卷积神经网络为例，设一个卷积神经网络有L层，K＝1,2,...,L-1，对于第K层和第K+1层来说，我们将第K层称为输入层，其中的神经元为所述输入神经元，第K+1层称为输出层，其中的神经元为所述输出神经元。即除最顶层外，每一层都可以作为输入层，其下一层为对应的输出层。
本申请具体实施方式提供一种矩阵计算方法，该矩阵计算方法在如图1-3所示的计算装置内完成，如图1-3所示，该计算装置包括：
存储器201、用于存储矩阵。优选该存储器可以为高速暂存存储器，能够支持不同长度的矩阵数据；本申请将必要的计算数据暂存在存储器(优选的高速暂存存储器)上(Scratchpad Memory)，使本计算装置在进行矩阵运算过程中可以更加灵活有效地支持不同长度的数据。上述存储器还可以为片外数据库、数据库或其他的能够存储的介质等等。
标量数据存储单元202(例如标量寄存器单元)，用于存储标量数据，其中，该标量数据包括但不限于：矩阵数据在存储介质201的地址以及矩阵与标量运算时的标量。在一种实施方式中，标量寄存器单元可以是标量寄存器堆，提供运算过程中所需的标量寄存器，标量寄存器不只存放矩阵地址，还存放有标量数据。当涉及到矩阵与标量的运算时，运算单元不仅要从寄存器单元中获取矩阵地址，还要从寄存器单元中获取相应的标量。
运算单元203，用于获取并执行第一运算指令。如图1-4所示，该运算单元包括多个运算器，该运算器包括但不限于：矩阵加法运算器231、矩阵乘法运算器232、大小比较运算器233、非线性运算器234和矩阵标量乘法运算器235。
该矩阵计算方法如图1-6所示，包括如下步骤：
步骤S301、运算单元203获取第一运算指令，所述第一运算指令包括：执行该指令所需的矩阵读取指示。
在步骤S301中，上述执行该指令所需的矩阵读取指示具体可以为多种，例如，在本申请一个可选的技术方案中，上述执行该指令所需的矩阵读取指示可以为所需矩阵的存储地址。又如，在本申请另一个可选的技术方案中，上述执行该指令所需的矩阵读取指示可以为所需矩阵的标识，该标识的表现形式可以为多种，例如，矩阵的名称，又如，矩阵的识别号，再如该矩阵在寄存器单元的寄存器号或地址，标识还可以包括矩阵的大小。
下面通过一个实际的例子来说明上述第一运算指令包含的执行该指令所需的矩阵读取指示，这里假设该矩阵运算公式为f(x)＝A+B，其中，A、B均为矩阵。那么在第一运算指令中除了携带该矩阵运算公式外，还可以携带该矩阵运算公式所需矩阵的存储地址，具体的，例如A的存储地址为0000-0FFF，B的存储地址为1000-1FFF。又如，可以携带A以及B的标识，例如A的标识为0101，B的标识为1010。
步骤S302、运算单元203依据该矩阵读取指示向所述存储器201发送读取命令。
上述步骤S302的实现方法具体可以为：
如该矩阵读取指示可以为所需矩阵的存储地址，运算单元203向该存储器201发送该读取该存储地址的读取命令并采用批量读取方式获取对应的矩阵。
又如该矩阵读取指示可以为所需矩阵的标识时，运算单元203依据该标识从标量数据存储单元处采用单个读取方式读取该标识对应的存储地址，然后运算单元203向该存储器201发送该读取该存储地址的读取命令并采用批量读取方式获取对应的矩阵。
上述单个读取方式具体可以为，每次读取均为单个的数据，例如1bit或者多bit，1字节，4字节，8字节数据。此时设置单个读取方式的原因为，对于标量数据来说，其占用的容量非常小，如果采用批量数据读取方式，那么读取的数据量容易大于所需的数据的容量，这样会导致带宽的浪费，所以对于标量的数据这里采用单个读取方式来读取以减少带宽的浪费。
步骤S303、运算单元203采用批量读取方式读取该指示对应的矩阵，对该矩阵执行所述第一运算指令。
上述步骤S303中批量读取方式具体可以为，每次读取均为多个的数据，，即无论其所需的数据量是多少，其每次读取的均为多个的数据，此批量读取的数据方式非常适合大数据的读取，对于矩阵来说，由于其所占用的容量大，如果采用单个读取方式，其读取的速度会非常慢，所以这里采用批量读取方式来获取多个的数据从而快速读取矩阵数据，避免因为读取矩阵数据过慢影响矩阵计算速度的问题。
本申请提供的技术方案的计算装置设置有标量数据存储单元和存储器，其分别存储标量数据以及矩阵数据，并且本申请为两种存储器分配了单位读取方式以及批量读取方式，通过对矩阵数据的特点分配匹配其特征的数据读取方式，能够很好的利用带宽，避免因为带宽的瓶颈对矩阵计算速度的影响，另外，对于标量数据存储单元来说，由于其存储的为标量数据，设置了标量数据的读取方式，提高了带宽的利用率，所以本申请提供的技术方案能够很好的利用带宽，避免带宽对计算速度的影响，所以其具有计算速度快，效率高的优点。
可选的，上述对该矩阵执行所述第一运算指令具体可以为：
对该矩阵执行n级流水级计算，具体的，对该矩阵执行第一流水级的计算得到第一结果，将第一结果输入到第二流水级执行第二流水级的计算得到第二结果，将第二结果输入到第三流水级执行第三流水级计算得到第三结果，一级一级向下执行后，将所述第n-1结果输入到第n流水级执行第n流水级的计算得到第n结果，将所述第n结果输入到所述存储器。n可以为大于等于2的整数。如n＝3为例，上述流水级的操作流程图如图1-5所示。
上述第一流水级包括但不限于：矩阵加法计算器、矩阵乘法计算器等等。
上述第二流水级包括但不限于：大小比较计算器等等。
上述第三流水级包括但不限于：非线性运算器、矩阵标量乘法器等等。
将矩阵分三个流水级运算主要是为了提高运算的速度，对于矩阵的计算来说，例如采用如图1-1所示的通用处理器在计算时，其运算的步骤具体可以为，处理器对矩阵进行计算得到第一结果，然后将第一结果存储在内存中，处理器从内存读取第一结果执行第二次计算得到第二结果，然后将第二结果存储在内存中，处理器从内从读取第二结果执行第三次计算得到第三结果，然后将第三结果存储在内存中。从上述计算的步骤可以看出，在通用处理器进行矩阵计算时，其并没有分流水级进行计算，那么每次计算完毕后均需要将计算完的数据进行保存，下次计算时需要再次读取，所以此方案需要重复存储读取多次数据，对于本申请的技术方案来说，第一流水级计算的第一结果直接进入第二流水级进行计算，第二流水级计算的第二结果直接进入到第三流水级进行计算，第一流水级与第二流水级计算的第一结果和第二结果无需存储，首先其减少了内存的占用空间，其次，其避免了结果的多次存储以及读取，提高了带宽的利用率，进一步提高了计算效率。
在本申请另一实施例中，可以自由组合各流水部件或者采取一级流水级。例如将第二个流水级和第三个流水级合并，或者将第一和第二以及第三个流水线都合并或者各个流水级负责不同的运算可以排列组合。例如，第一级流水负责比较运算，部分乘法运算，第二级流水负责非线性运算和矩阵标量乘法等组合。
可选的，上述计算装置还可以包括：缓存单元204，用于缓存第一运算指令。指令在执行过程中，同时也被缓存在缓存单元中，当一条指令执行完之后，如果该指令同时也是缓存单元中未被提交指令中最早的一条指令，该指令将被提交，一旦提交，该条指令进行的操作对装置状态的改变将无法撤销。在一种实施方式中，指令缓存单元可以是重排序缓存。
可选的，上述方法在步骤S301之前还可以包括：
确定该第一运算指令与第一运算指令之前的第二运算指令是否存在关联关系，如第一运算指令与第一运算指令之前的第二运算指令存在关联关系，则在第二运算指令执行完毕以后，从缓存单元中提取出该第一运算指令传递至运算单元203。如第一运算指令与该第一运算指令之前的指令无关联关系，则直接将第一运算指令传递至运算单元。
上述确定该第一运算指令与第一运算指令之前的第二运算指令是否存在关联关系的具体实现方法可以为：
依据该第一运算指令提取该第一运算指令中所需矩阵的第一存储地址区间，依据该第二运算指令提取该第二运算指令中所需矩阵的第二存储地址区间，如第一存储地址区间与第二存储地址区间具有重叠的区域，则确定第一运算指令与第二运算指令具有关联关系。如第一存储地址区间与第二存储地址区间无重叠的区域，则确定第一运算指令与第二运算指令不具有关联关系。
此存储地区区间中有重叠区域出现说明第一运算指令与第二运算指令访问了相同的矩阵，对于矩阵来说，由于其存储的空间比较大，比如采用相同的存储区域作为判断是否为关联关系的条件，可能出现的情况是，第二运算指令访问的存储区域包含了第一运算指令访问的存储区域，例如，第二运算指令访问A矩阵存储区域、B矩阵存储区域和C矩阵存储区域，如果A、B存储区域相邻或A、C存储区域相邻，则第二运算指令访问的存储区域为，A、B存储区域以及C存储区域，或A、C存储区域以及B存储区域。这种情况下，如果第一运算指令访问的为A矩阵与D矩阵的存储区域，那么第一运算指令访问的矩阵的存储区域无法与第二运算指令范文的矩阵的存储区域相同，如果采用相同的判断条件，则确定第一运算指令与第二运算指令不关联，但是实践证明，此时第一运算指令与第二运算指令属于关联关系，所以本申请通过是否有重叠区域来判断是否为关联关系的条件，能够避免上述情况的误判。
下面以一个实际的例子来说明何种情况属于关联关系，何种情况属于非关联关系。这里假设第一运算指令所需的矩阵为A矩阵和D矩阵，其中A矩阵的存储区域为【0001，0FFF】，D矩阵的存储区域为【A000，AFFF】，对于第二运算指令所需的矩阵为A矩阵、B矩阵和C矩阵，其分别对应的存储区域为【0001，0FFF】、【1000，1FFF】、【B000，BFFF】，对于第一运算指令来说，其对应的存储区域为：【0001，0FFF】、【A000，AFFF】，对于第二运算指令来说，其对应的存储区域为：【0001，1FFF】、【B000，BFFF】，所以第二运算指令的存储区域与第一运算指令的存储区域具有重叠区域【0001，0FFF】，所以第一运算指令与第二运算指令具有关联关系。
这里假设第一运算指令所需的矩阵为E矩阵和D矩阵，其中A矩阵的存储区域为【C000，CFFF】，D矩阵的存储区域为【A000，AFFF】，对于第二运算指令所需的矩阵为A矩阵、B矩阵和C矩阵，其分别对应的存储区域为【0001，0FFF】、【1000，1FFF】、【B000，BFFF】，对于第一运算指令来说，其对应的存储区域为：【C000，CFFF】、【A000，AFFF】，对于第二运算指令来说，其对应的存储区域为：【0001，1FFF】、【B000，BFFF】，所以第二运算指令的存储区域与第一运算指令的存储区域不具有重叠区域，所以第一运算指令与第二运算指令无关联关系。
图1-7是本申请提供的指令集的格式示意图，图1-7中的省略号表示可以包括多个寄存器或立即数。如图1-7所示，运算指令包括一操作码和至少一操作域，其中，操作码用于指示该运算指令的功能，运算单元通过识别该操作码可进行不同的矩阵运算，操作域用于指示该运算指令的数据信息，其中，数据信息可以是立即数或寄存器号，例如，要获取一个矩阵时，根据寄存器号可以在相应的寄存器中获取矩阵起始地址和矩阵长度，再根据矩阵起始地址和矩阵长度在存储介质中获取相应地址存放的矩阵。
指令集包含有不同功能的运算指令：
矩阵乘向量指令(MMV)，根据该指令，装置从存储器(优选的高速暂存存储器或者标量寄存器堆)的指定地址取出设定长度的矩阵数据和向量数据，在运算单元中进行矩阵乘向量的乘法运算，并将结果写回。优选的，并将计算结果写回至存储器(优选的高速暂存存储器或者标量寄存器堆)的指定地址；值得说明的是，向量可以作为特殊形式的矩阵(只有一行元素的矩阵)存储于存储器(优选的高速暂存存储器或者标量寄存器堆)中。
向量乘矩阵指令(VMM)，根据该指令，装置从存储器(优选的高速暂存存储器或者标量寄存器堆)的指定地址取出设定长度的向量数据和矩阵数据，在运算单元中进行向量乘矩阵的乘法运算，并将结果写回。优选的，并将计算结果写回至存储器(优选的高速暂存存储器或者标量寄存器堆)的指定地址；值得说明的是，向量可以作为特殊形式的矩阵(只有一行元素的矩阵)存储于存储器(优选的高速暂存存储器或者标量寄存器堆)中。
矩阵乘标量指令(VMS)，根据该指令，装置存储器(优选的高速暂存存储器或者标量寄存器堆)的指定地址取出设定长度的矩阵数据，从标量寄存器堆的指定地址中取出指定大小的矩阵数据，在运算单元中进行标量乘矩阵的乘法运算，并将计算结果写回。优选的，并将计算结果写回至存储器(优选的高速暂存存储器或者标量寄存器堆)的指定地址，需要说明的是，标量寄存器堆不仅存储有矩阵的地址，还存储有标量数据。
张量运算指令(TENS)，根据该指令，装置从存储器(优选的高速暂存存储器或者标量寄存器堆)的两个指定地址取出分别取出设定长度的两块矩阵数据，在运算单元中对两矩阵数据进行张量运算，并将计算结果写回。优选的，并将计算结果写回至存储器(优选的高速暂存存储器或者标量寄存器堆)的指定地址。
矩阵加法指令(MA)，根据该指令，装置从存储器(优选的高速暂存存储器或者标量寄存器堆)的两个指定地址取出分别取出设定长度的两块矩阵数据，在运算单元中对两矩阵进行加法运算，并将计算结果写回。优选的，并将计算结果写回至存储器(优选的高速暂存存储器或者标量寄存器堆)的指定地址。
矩阵减法指令(MS)，根据该指令，装置从存储器(优选的高速暂存存储器或者标量寄存器堆)的两个指定地址取出分别取出设定长度的两块矩阵数据，在运算单元中对两矩阵进行减法运算，并将计算结果写回。优选的，并将计算结果写回至存储器(优选的高速暂存存储器或者标量寄存器堆)的指定地址。
矩阵检索指令(MR)，根据该指令，装置从存储器(优选的高速暂存存储器或者标量寄存器堆)的指定地址取出设定长度的向量数据，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矩阵数据，在运算单元中，该向量是索引向量，输出的向量中的第i个元素是以索引向量的第i个元素作为索引，在矩阵的第i列中找到的数，该输出向量写回至存储器(优选的高速暂存存储器或者标量寄存器堆)的指定地址。
矩阵加载指令(ML)，根据该指令，装置从指定外部源地址载入设定长度的数据至存储器(优选的高速暂存存储器或者标量寄存器堆)的指定地址。
矩阵存储指令(MS)，根据该指令，装置将存储器(优选的高速暂存存储器或者标量寄存器堆)的指定地址的设定长度的矩阵数据存至外部目的地址处。
矩阵搬运指令(MMOVE)，根据该指令，装置将存储器(优选的高速暂存存储器或者标量寄存器堆)的指定地址的设定长度的矩阵数据存至存储器(优选的高速暂存存储器或者标量寄存器堆)的另一指定地址处。
上述指令中的设定长度可以由用户自行设定，在一个可选的实施方案中，用户可以将该设置长度设置为一个值，当然在实际应用中，用户也可以将该设置长度设置为多个值。本申请具体实施方式并不限定该设定长度的具体值以及个数。为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本申请进一步详细说明。
参阅图1-8，图1-8为本申请具体实施方式提供的另一种计算装置50，如图所示的实施例中的具体实施方案、细化方案或技术效果可以参见如图1-3或图1-6所示实施例中的描述，这里不再赘述。图1-8所示，计算装置50包括：存储器501、标量数据存储单元502(优选的为标量寄存器单元)、矩阵计算单元503和控制单元504；
存储器501，用于存储矩阵；
标量数据存储单元502，用于存储标量数据，所述标量数据至少包括：所述矩阵在所述存储器内的存储地址；
控制单元504，用于控制所述矩阵计算单元获取第一运算指令，所述第一运算指令包括执行所述指令所需的矩阵读取指示；
运算单元503，用于依据所述矩阵读取指示向所述存储器发送读取命令；依据采用批量读取方式读取所述矩阵读取指示对应的矩阵，对该矩阵执行所述第一运算指令。
可选的，上述矩阵读取指示包括：所述指令所需的矩阵的存储地址或所述指令所需矩阵的标识。
可选的如所述矩阵读取指示为所述指令所需矩阵的标识时，
控制单元504，用于控制所述运算单元依据所述标识从所述寄存器单元出采用单位读取方式读取所述标识对应的存储地址，控制所述运算单元向所述存储器发送读取所述存储地址的读取命令并采用批量读取方式获取所述矩阵。
可选的，运算单元503，具体用于对该矩阵执行第一流水级的计算得到第一结果，将第一结果输入到第二流水级执行第二流水级得到第二结果，将所述第二结果输入到第三流水级执行第三流水级得到第三结果，一级一级向下执行后，将所述第n-1结果输入到第n流水级执行第n流水级的计算得到第n结果，将所述第n结果输入到所述存储器。n可以为大于等于2的整数。
可选的，所述计算装置还包括：
缓存单元505，用于缓存待执行的运算指令；
所述控制单元504，用于将待执行的运算指令缓存于所述缓存单元504内。
可选的，控制单元504，用于确定所述第一运算指令与所述第一运算指令之前的第二运算指令是否存在关联关系，如所述第一运算指令与所述第二运算指令存在关联关系，则将所述第一运算指令缓存与所述缓存单元内，在所述第二运算指令执行完毕后，从所述缓存单元提取所述第一运算指令传输至所述运算单元；
所述确定该第一运算指令与第一运算指令之前的第二运算指令是否存在关联关系包括：
依据所述第一运算指令提取所述第一运算指令中所需矩阵的第一存储地址区间，依据所述第二运算指令提取所述第二运算指令中所需矩阵的第二存储地址区间，如所述第一存储地址区间与所述第二存储地址区间具有重叠的区域，则确定所述第一运算指令与所述第二运算指令具有关联关系，如所述第一存储地址区间与所述第二存储地址区间不具有重叠的区域，则确定所述第一运算指令与所述第二运算指令不具有关联关系。
可选的，上述控制单元503，可以用于从指令缓存单元获取运算指令，并对该运算指令进行处理后，提供给所述运算单元。其中，控制单元503可以划分为三个模块，分别为：取指模块5031、译码模块5032和指令队列模块5033，
取指模5031，用于从指令缓存单元中获取运算指令；
译码模块5032，用于对获取的运算指令进行译码；
指令队列5033，用于对译码后的运算指令进行顺序存储，考虑到不同指令在包含的寄存器上有可能存在依赖关系，用于缓存译码后的指令，当依赖关系被满足之后发射指令。
参阅图1-9，图1-9是本申请实施例提供的计算装置执行矩阵乘向量指令的流程图，如图1-9所示，该计算装置的硬件结构参阅图1-8所示的结构，如图1-8所示的存储器以高速暂存存储器为例，执行矩阵乘向量指令的过程包括：
步骤S601，计算装置控制取指模块取出矩阵乘向量指令，并将该矩阵乘向量指令送往译码模块。
步骤S602，译码模块对该矩阵乘向量指令译码，并将该矩阵乘向量指令送往指令队列。
步骤S603，在指令队列中，该矩阵乘向量指令需要从标量寄存器堆中获取指令中五个操作域所对应的标量寄存器里的数据，该数据包括输入向量地址、输入向量长度、输入矩阵地址、输出向量地址和输出向量长度。
步骤S604，控制单元确定所述矩阵乘向量指令与矩阵乘向量指令之前的运算指令是否存在关联关系，如存在关联关系，将矩阵乘向量指令存入到缓存单元，如不存在关联管理，将该矩阵乘向量指令传输至运算单元。
步骤S605，运算单元根据五个操作域所对应的标量寄存器里的数据从高速暂存器中取出需要的矩阵和向量数据，然后在运算单元中完成乘法运算。
步骤S606，运算单元运算完成后，将结果写入存储器(优选的高速暂存存储器或者标量寄存器堆)的指定地址，重排序缓存中的该矩阵乘向量指令被提交。
上述图1-9中的矩阵计算指令以矩阵乘向量指令为例，在实际应用中，如图1-9所示实施例中的矩阵乘向量指令可以用向量乘矩阵指令、矩阵乘标量指令、张量运算指令、矩阵加法指令、矩阵减法指令、矩阵检索指令、矩阵加载指令、矩阵存储指令或矩阵搬运指令替换，这里不一一赘述。
图2-1是本披露提供的运算装置的结构示意图，上述运算装置内的指令可以是本披露提供的任何指令或任何指令的任意组合，包括但不限于：向量指令、矩阵指令、非线性运算指令等等。如图2-1所示，装置包括指令模块10、数据模块20和运算模块30。指令模块10用于缓存指令，并向数据模块20及运算模块30提供指令。指令模块10中的指令控制数据模块20的数据流的方向，数据模块20的数据会影响指令模块10中对依赖关系的处理，同时，指令模块10中的指令控制运算模块30的具体运算，运算模块30的运算是否完成会控制指令模块10是否读取新的指令；数据模块20为运算模块30提供具体的运算数据，运算模块30会将运算结果送回数据模块20进行保存。
图2-2是本披露提供的装置的指令模块的示意图。如图2-2所示，指令模块10包括指令缓存单元11、指令处理单元12、依赖关系处理单元13和存储队列单元14。其中，指令处理单元12又分为三个部分：取指部分121、译码部分122和指令队列部分123。指令缓存单元11用于在指令执行过程中缓存该指令，当一条指令执行完之后，如果该指令同时也是指令缓存单元11中未被提交指令中最早的一条指令，该指令将被提交，一旦提交，该条指令进行的操作对装置状态的改变将无法撤销。取指部分121用于从指令缓存单元11中取出下一条将要执行的指令，并将该指令传给译码部分122；译码部分122用于对指令进行译码，并将译码后指令传给指令队列123；考虑到不同指令在包含的标量寄存器124上有可能存在依赖关系，设置指令队列123用于缓存译码后的指令，当依赖关系被满足之后发射指令。标量寄存器124，提供装置在运算过程中所需的标量寄存器。
依赖关系处理单元13用于处理当前指令与前一条指令可能存在的数据依赖关系，例如，在从数据模块20中访问数据时，前后指令可能会访问同一块存储空间中的数据，如果前一条指令未执行完毕，就对该数据进行操作的话，会影响该数据的一致性，从而导致运算结果的正确性。因此，当前指令如果被依赖关系处理单元13检测到与之前的指令的数据存在依赖关系，该指令必须在存储队列单元14内等待至依赖关系被消除，其中，存储队列单元14是一个有序队列，与之前指令在数据上有依赖关系的指令被存储在该队列内直至依赖关系被消除。
图2-3是本披露中数据模块的结构示意图。如图2-3所示，数据模块20包括，数据I/O单元21、数据暂存单元22。优选的，还包括数据处理单元23。数据I/O单元21用于与内存进行交互，即能够直接从内存中读取数据或直接将数据写入内存中。数据暂存单元22可以通过各种不同存储器件(SRAM、eDRAM、DRAM、忆阻器、3D-DRAM或非易失存储等)实现。数据暂存单元22能够存储任意规模的运算数据，如不同长度的向量数据。数据I/O单元21根据指令将必要的运算数据读取出来，并暂存在数据暂存单元22上，由于采用高速暂存存储器，从而使得可以存储不同/相同长度的运算数据，同时，在运算过程中，数据暂存单元22将数据送入数据处理单元23，数据处理单元根据指令处理待运算数据，包括切分处理、循环处理等，而后提供至运算模块30。
具体地，当参与运算的两个运算数据长度均小于等于运算模块的运算规模时，数据暂存单元22将待运算数据输入至数据处理单元23，数据处理单元23根据指令得到待运算数据的规模不大于运算模块一次性可处理的数据规模，于是直接将该运算数据提供至运算模块30。举例来说，运算单元30是的运算规模是一次性处理两组向量的运算，每组向量包括4个元素，如(A1，A2，A3，A4)和(B1，B2，B3，B4)之间的运算是该运算单元30的运算规模；两个运算数据均是小于4个元素的向量，如(A1，A2，A3)和(B1，B2)，此时，可直接将(A1，A2，A3)和(B1，B2)提供至运算模块30进行运算。
当参与运算的两个运算数据长度均大于运算模块的运算规模时，数据暂存单元22将待运算数据输入至数据处理单元23，数据处理单元23根据指令得到待运算数据的规模大于运算模块一次性可处理的数据规模，于是将每个运算数据进行拆分处理，拆分为多个长度均小于等于运算规模的子运算数据，并控制该子运算数据依次输送至运算模块进行运算。举例来说，运算单元30的运算规模是一次性可处理两组向量运算的运算规模，其中每组向量包括4个元素，如(A1，A2，A3，A4)和(B1，B2，B3，B4)之间的运算是该运算单元30的运算规模；两个运算数据均大于运算规模，如(A1，A2，A3，A4，A5)和(B1，B2，B3，B4，B5)，此时，可将(A1，A2，A3，A4，A5)拆分为D1(A1，A2，A3，A4)和D2(A5)，将(B1，B2，B3，B4，B5)拆分为d1(B1，B2，B3，B4)和d2(B5)，然后分两次提供至运算单元30中，其中，第一次提供D1(A1，A2，A3，A4)和d1(B1，B2，B3，B4)进行运算，第二次提供D2(A5)和d2(B5)。上述例子是将大于运算规模的运算数据均拆分为2段，每次提供相应段的子运算数据。在两个运算数据的拆分的段数不一致时，例如，第一个运算数据拆分为3段，表示为D1、D2、D3，第二个运算数据拆分为2段，表示为d1和d2，则分3次向运算单元提供第一个运算数据D1、D2、D3，并且这3次需要循环提供第二个运算数据d1和d2，即第一次提供D1和d1，第二次提供D2和d2，第三次提供D3和d1，又比如，第一个运算数据拆分为5段，表示为D1、D2、D3、D4、D5，第二个运算数据拆分为3段，表示为d1、d2和d3，则分5次向运算单元提供运算数据，即第一次提供D1和d1，第二次提供D2和d2，第三次提供D3和d3，第四次提供D4和d1，第五次提供D5和d2。
当参与运算的两个运算数据中，一个运算数据长度大于运算模块的运算规模，另一个运算数据长度小于等于运算模块的运算规模时，将长度大于运算规模的运算数据进行拆分处理，拆分为多个长度均小于等于运算规模的子运算数据，并将该多个子运算数据和长度小于等于运算规模的运算数据进行循环处理，即循环将数据提供至所述运算模块。简要举例来说，第一个运算数据长度大于运算规模，拆分为3段D1、D2和D3，第二个运算数据小于等于运算规模，无需拆分，表示为d，则循环读取，分3次向运算单元提供第一、第二运算数据，即第一次提供D1和d，第二次提供D2和d，第三次提供D3和d。
总的来说，数据处理单元23对运算数据的调整是指，当运算数据长度不大于运算单元的运算规模时，可以通过该存储器直接将待运算的数据送入运算单元30中；否则，每一次运算，将符合运算单元30运算规模的数据送入运算单元30中，运算完毕或者该批数据进入下一级流水线之后，该存储器向运算单元30中送入新一批符合运算单元30运算规模的数据进行运算。另外，当两个待运算的数据长度相同时，则直接或拆分后送入运算单元30中进行运算；否则，长度较大的数据分段后按顺序读取，长度较小的数据分段后循环读取，直至运算结束。
图2-4是本披露提供的装置的运算模块的结构示意图。如图2-4所示，运算模块由若干种不同的运算部件组成，如向量加法部件、向量减法部件、向量逻辑与部件、向量点积部件等等。每种部件有若干个。利用这些运算部件，运算模块能够支持多种向量运算。
图2-5是本披露中支持不同长度运算数据的指令的方法流程图。执行该指令的过程包括：
S1，指令处理单元12中的取指部分121从指令缓存单元11中取出一条向量运算指令，并将该指令送往指令处理单元中的译码部分122。
S2，译码部分122对指令进行译码，将指令根据自定义的指令规则拆分为操作码和各个不同的操作域。这里采用的自定义的指令规则是指令包含操作码和至少一个操作域，操作码定义向量运算的类型，操作域中保存待运算的数据值、数据存储的地址、数据的长度或是运算结果保存地址等，具体操作域的含义根据操作码的不同而不同。而后，将该运算指令送往指令队列部分123。
S3，在指令队列部分123中，根据该指令的操作码和操作域获取待运算的数据，送往依赖关系处理单元13对数据依赖关系进行分析和判断。
S4，在依赖关系处理单元14中，分析该指令与前面的尚未执行结束的指令在数据上是否存在依赖关系。若无依赖关系，则无需等待，否则将该条指令存储在存储队列单元中，等待至其与前面的未执行结束的指令在数据上不再存在依赖关系为止。将指令送往运算单元30。
S5，当指令送往运算单元30准备运算时，数据模块20中的数据暂存单元22根据数据的长度和运算单元30的规模对数据进行调整，即当向量长度不大于运算单元30的运算规模时，可以直接将待运算的向量送入运算单元30中；否则，每一次运算，将符合运算单元30运算规模的数据送入运算单元30中，运算完毕后，向运算单元30中送入新一批符合运算规模的数据进行运算，直至运算结束。当两个待运算的向量长度相同时，则直接送入运算单元中进行运算；否则，长度较大的向量按顺序读取，长度较小的向量循环读取，直至运算结束。若待运算的向量同时需要根据运算单元规模进行调整，又需要对长度进行调整，则保证长度较大的向量按顺序读取，长度较小的向量循环读取的顺序，依次读取符合运算规模的数据即可。
S6，运算完成后，将结果写回至数据暂存单元22中的指定地址，同时提交指令缓存单元11中的该指令。
为使该过程更加清楚明白，以下提供一具体实施例，并参照附图2-6，对本流程进一步详细说明。
本实施例描述了采用运算装置进行向量间与运算的具体过程，首先，本实施例中向量间与运算指令格式为：
Figure BDA0002465132710000111
假定寄存器每个地址能够存储16位数据，运算单元内包含4个间与运算器，每个运算器可以同时执行16位数据的间与运算。以运算指令VAV 00001 01000 01001 0100010001为例，该指令表示向量0和向量1执行VAV运算，即向量间与运算。具体的，向量间与运算的过程包括：
S1，指令处理单元11中的取指部分121从指令缓存单元11中取出一条向量运算指令，即VAV 00001 01000 01001 01000 10001，并将该指令送往指令处理单元12中的译码部分122。
S2，译码部分122对指令进行译码，得到该指令操作码VAV，表示执行向量间与运算，有五个操作域，分别表示待运算向量vin0的起始地址和长度，向量vin1的起始地址和长度、运算结果的存储地址，将该运算指令送往指令队列部分123。
S3，在指令队列部分123中，根据该指令的操作码和操作域获取待运算的数据。该指令操作码为VAV，即执行向量间与逻辑运算，由操作域1、2、3、4处获得待运算的数据地址和数据长度，即向量vin0的起始地址00001、向量vin0的长度01000、向量vin1的起始地址01001、向量vin1的长度01000。即向量vin0从地址为00001处开始，读取长度为8个地址长度的数据，即地址为00001～01000的数据；向量vin1从地址为01001处开始，同样，也读取长度为8个地址长度的数据。而后，送往依赖关系处理单元13对数据依赖关系进行分析和判断。
S4，在依赖关系处理单元123中，分析该指令与前面的尚未执行结束的指令在数据上是否存在依赖关系。若无依赖关系，则无需等待，否则将该条指令存储在存储队列单元14中，等待至其与前面的未执行结束的指令在数据上不再存在依赖关系为止。将指令送往运算单元30。
S5，数据模块20中数据I/O单元21事先从外部的内存中获取数据，并将获取的数据存储于数据暂存单元22。当指令送往运算单元30准备运算时，数据暂存单元22根据指令所指示的数据地址，找到相应的数据并提供至运算单元30，在提供前，数据暂存单元22可将数据送入数据处理单元23，数据处理单元23可根据数据的长度和运算单元30的运算规模对数据进行调整，而后提供至运算模块30。这里，运算单元30一次只能够处理4组16位向量的间与运算，所以，第一次送入运算单元30的数据为vin0所指的前4个地址长度的数据和vin1所指的前4个地址长度的数据，即地址为00001～00100和01001～01100的数据进行运算。待运算完毕，载入vin0和vin1各自的后4个地址长度的数据进行运算，即地址为00101～01000和01101～10000的数据进行间与运算。
S6，运算完成后，将结果写回至数据暂存单元22中的指定地址10001处，同时提交指令缓存单元中的该向量间与逻辑指令。
这个例子里的间与指令可以替换成神经网络专用指令的任意具有两个或以上相同长度或不同长度的运算数的逻辑指令
本实施例描述了采用运算装置进行向量加法运算的具体过程，首先，本实施例，定义向量加法运算指令格式为：
Figure BDA0002465132710000121
假定寄存器每个地址能够存储16位数据，运算单元内包含4个加法运算器，每个运算器可以同时执行16位数据的加法运算。VA 00001 01000 01001 00010 10001为例，该指令表示向量0和向量1执行VA运算，即向量加法运算。运算装置执行该向量加法指令的过程包括：
S1，指令处理单元12中的取指部分121从指令缓存单元11中取出一条向量运算指令，即VA 00001 01000 01001 00010 10001，并将该指令送往指令处理单元中的译码部分12。
S2，译码部分12对指令进行译码，得到该指令操作码VA，表示执行向量加法运算，有五个操作域，分别表示待运算向量vin0的起始地址和长度，向量vin1的起始地址和长度、运算结果的存储地址，将该运算指令送往指令队列部分123。
S3，在指令队列部分123中，根据该指令的操作码和操作域获取待运算的数据。该指令操作码为VA，即执行向量加法运算，由操作域1、2、3、4处获得待运算的数据地址和数据长度，即向量vin0的起始地址00001、向量vin0的长度01000、向量vin1的起始地址01001、向量vin1的长度00010。即向量vin0从地址为00001处开始，读取长度为8个地址长度的数据，即地址为00001～01000的数据；向量vin1从地址为01001处开始，读取长度为2个地址长度的数据。而后，送往依赖关系处理单元13对数据依赖关系进行分析和判断。
S4，在依赖关系处理单元13中，分析该指令与前面的尚未执行结束的指令在数据上是否存在依赖关系。若无依赖关系，则无需等待，否则将该条指令存储在存储队列单元中，等待至其与前面的未执行结束的指令在数据上不再存在依赖关系为止。将指令送往运算单元。
S5，依赖关系不存在后，该条向量加法指令被送往运算单元30。运算单元30根据所需数据的地址和长度从数据暂存单元22中取出需要的向量，然后在运算单元中完成加法运算。这里，因为运算单元30一次只能够处理4组16位向量的加法运算，所以不能一次将所有数据全部发送至运算单元进行运算，而是需要分多次进行。又因为vin0和vin1长度不同，vin1长度较短，故运算时，需要循环读取vin1的数据。如图2-5所示，第一次送入运算单元30的数据为vin0所指的前4个地址长度的数据和vin1所指的2个地址长度的数据，即发送的数据为地址为00001～00100和01001～01010的数据，其中进行运算的数据的对应关系为：地址为00001处的数据与地址为01001处的数据进行加法运算、地址为00010处的数据与地址为01010处的数据进行加法运算、地址为00011处的数据与地址为01001处的数据进行加法运算、地址为00100处的数据与地址为01010处的数据进行加法运算。待运算完毕，第二次送入运算单元30的数据为vin0所指的后4个地址长度的数据和vin1所指的2个地址长度的数据，即地址为00101～01000和01001～01010的数据进行加法运算，运算时的对应关系为地址为00101处的数据与地址为01001处数据进行加法运算、地址为00110处的数据与地址为01010处的数据进行加法运算、地址为00111处内的数据与地址为01001处的数据进行加法运算、地址为01000处的数据与地址为01010处的数据进行加法运算。
S6，运算完成后，将结果写回至数据暂存单元22中的指定地址10001处，同时提交指令缓存单元11中的该向量加法指令。
这个例子里的加法指令可以替换成神经网络专用指令的任意具有两个或以上相同长度或不同长度运算数的运算指令”
上述运算装置处理的一条指令可以处理长度相同或不同的数据，从而有效提高了指令的灵活性，减少运行时的指令条数(一个操作由一条指令完成即可)，挖掘指令执行时的数据的相关性，从而优化数据的调用方式(如无需反复读取、调用较短长度的数据)，提高了数据的使用效率等。
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 (7)

1.一种计算装置，其特征在于，所述计算装置包括：指令模块、数据模块和运算单元；
指令模块，用于缓存指令，并向数据模块及运算单元提供第一运算指令；
数据模块，用于根据指令模块中的第一运算指令，向运算单元提供运算数据；
所述数据模块包括：数据I/O单元、数据暂存单元和数据处理单元；
所述数据I/O单元，用于直接从内存中读取数据或直接将数据写入内存中；
所述数据暂存单元，用于存储任意规模的运算数据；
所述数据处理单元，用于根据第一运算指令处理待运算数据；
所述运算单元，用于获取所述第一运算指令，并对该运算数据执行所述第一运算指令；所述指令模块包括指令缓存单元、指令处理单元、依赖关系处理单元、存储队列单元，其中：
指令缓存单元用于存储待执行的指令，指令处理单元用于从指令缓存单元获取指令，并对该指令进行处理，依赖关系处理单元用于判断该第一运算指令与前一正在执行的第二运算指令是否访问相同的数据：
如果是，依赖关系处理单元将该指令存放至所述存储队列单元，待前一正在执行的指令执行完毕后，再将该指令提供给运算单元；
否则，直接将该指令提供给运算单元；
所述依赖关系处理单元用于判断该第一运算指令与前一正在执行的第二运算指令是否访问相同的数据包括：
依据所述第一运算指令提取所述第一运算指令中所需矩阵的第一存储地址区间，依据所述第二运算指令提取所述第二运算指令中所需矩阵的第二存储地址区间，如所述第一存储地址区间与所述第二存储地址区间具有重叠的区域，则确定该第一运算指令与前一正在执行的第二运算指令访问相同的数据，如所述第一存储地址区间与所述第二存储地址区间不具有重叠的区域，则确定该第一运算指令与前一正在执行的第二运算指令不访问相同的数据。
2.根据权利要求1所述的计算装置，其特征在于，
所述处理待运算数据具体包括：切分处理和/或循环处理待运算数据。
3.根据权利要求2所述的计算装置，其特征在于，
所述数据处理单元，具体用于若参与运算的两个运算数据长度均大于运算单元的运算规模时，将每个运算数据拆分为多个长度均小于等于所述运算规模的子运算数据，并将该子运算数据分多次提供至所述运算单元；
所述数据处理单元，具体用于若参与运算的两个运算数据中，一个运算数据长度大于运算单元的运算规模，另一个运算数据长度小于等于运算单元的运算规模时，将长度大于运算规模的运算数据拆分为多个长度均小于等于运算规模的子运算数据，并将该多个子运算数据和长度小于等于运算规模的运算数据分多次提供至所述运算单元。
4.根据权利要求1-3任意一项所述的计算装置，其特征在于，
所述运算单元，具体用于对该运算数据执行第一流水级的计算得到第一结果，将第一结果输入到第二流水级执行第二流水级得到第二结果，将所述第二结果输入到第三流水级执行第三流水级得到第三结果，将所述第三结果进行存储。
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，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。
6.一种计算方法，其特征在于，所述方法应用于计算装置，所述计算装置包括：指令模块、数据模块和运算单元；所述数据模块包括：数据I/O单元、数据暂存单元和数据处理单元；所述方法具体包括：
指令模块缓存指令，并向数据模块及运算单元提供第一运算指令；
数据模块根据指令模块中的第一运算指令，向运算单元提供运算数据；
所述数据I/O单元直接从内存中读取数据或直接将数据写入内存中；
所述数据暂存单元存储任意规模的运算数据；
所述数据处理单元根据第一运算指令处理待运算数据；
所述运算单元获取所述第一运算指令，并对该运算数据执行所述第一运算指令；所述指令模块包括指令缓存单元、指令处理单元、依赖关系处理单元、存储队列单元，其中：所述方法具体包括：
指令缓存单元存储待执行的指令，指令处理单元用于从指令缓存单元获取指令，并对该指令进行处理，依赖关系处理单元用于判断该第一运算指令与前一正在执行的第二运算指令是否访问相同的数据：
如果是，依赖关系处理单元将该指令存放至所述存储队列单元，待前一正在执行的指令执行完毕后，再将该指令提供给运算单元；否则，直接将该指令提供给运算单元；
所述依赖关系处理单元用于判断该第一运算指令与前一正在执行的第二运算指令是否访问相同的数据包括：
依据所述第一运算指令提取所述第一运算指令中所需矩阵的第一存储地址区间，依据所述第二运算指令提取所述第二运算指令中所需矩阵的第二存储地址区间，如所述第一存储地址区间与所述第二存储地址区间具有重叠的区域，则确定该第一运算指令与前一正在执行的第二运算指令访问相同的数据，如所述第一存储地址区间与所述第二存储地址区间不具有重叠的区域，则确定该第一运算指令与前一正在执行的第二运算指令不访问相同的数据。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述数据处理单元根据第一运算指令处理待运算数据具体包括：
若参与运算的两个运算数据长度均大于运算单元的运算规模时，所述数据处理单元将每个运算数据拆分为多个长度均小于等于所述运算规模的子运算数据，并将该子运算数据分多次提供至所述运算单元；
若参与运算的两个运算数据中，一个运算数据长度大于运算单元的运算规模，另一个运算数据长度小于等于运算单元的运算规模时，所述数据处理单元将长度大于运算规模的运算数据拆分为多个长度均小于等于运算规模的子运算数据，并将该多个子运算数据和长度小于等于运算规模的运算数据分多次提供至所述运算单元。
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CN201810799954.1A Pending CN108986022A (zh) 2017-10-30 2017-10-30 图像美化方法及相关产品
CN201810799988.0A Active CN109003132B (zh) 2017-10-30 2017-10-30 广告推荐方法及相关产品
CN201810849499.1A Active CN109086075B (zh) 2017-10-30 2017-10-30 人工智能处理器及使用处理器执行矩阵乘向量指令的方法
CN201810849484.5A Active CN109117183B (zh) 2017-10-30 2017-10-30 人工智能处理器及使用处理器执行向量交换指令的方法
CN201810849485.XA Pending CN108874444A (zh) 2017-10-30 2017-10-30 机器学习处理器及使用处理器执行向量外积指令的方法
CN201711212656.XA Active CN107832843B (zh) 2017-10-30 2017-10-30 一种信息处理方法及相关产品
CN201711036374.9A Pending CN109726806A (zh) 2017-10-30 2017-10-30 信息处理方法及终端设备
CN201810849509.1A Pending CN109117184A (zh) 2017-10-30 2017-10-30 人工智能处理器及使用处理器执行平面旋转指令的方法
CN201711211933.5A Pending CN107844832A (zh) 2017-10-30 2017-10-30 一种信息处理方法及相关产品
CN201810800001.2A Pending CN108875926A (zh) 2017-10-30 2017-10-30 语言翻译方法及相关产品
CN201810849496.8A Active CN109062607B (zh) 2017-10-30 2017-10-30 机器学习处理器及使用处理器执行向量最小值指令的方法
CN201810801236.3A Active CN109117948B (zh) 2017-10-30 2017-10-30 画风转换方法及相关产品
CN201711212994.3A Pending CN107832844A (zh) 2017-10-30 2017-10-30 一种信息处理方法及相关产品
CN201810849498.7A Active CN108958801B (zh) 2017-10-30 2017-10-30 神经网络处理器及使用处理器执行向量最大值指令的方法

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Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201880002336.8A Pending CN109997154A (zh) 2017-10-30 2018-09-13 信息处理方法及终端设备
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CN201910070501.XA Active CN110084361B (zh) 2017-10-30 2018-09-13 一种运算装置和方法
CN201910067288.7A Pending CN109523020A (zh) 2017-10-30 2018-09-13 一种运算装置和方法
CN202010190143.9A Pending CN111160549A (zh) 2017-10-30 2018-09-13 互连电路的数据处理装置以及方法

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US (5) US20210182077A1 (zh)
EP (1) EP3709224A4 (zh)
CN (48) CN107833176A (zh)
WO (1) WO2019085655A1 (zh)

Families Citing this family (251)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20190392297A1 (en) * 2016-12-30 2019-12-26 Intel Corporation Deep learning hardware
US11037330B2 (en) * 2017-04-08 2021-06-15 Intel Corporation Low rank matrix compression
EP3614259A4 (en) * 2017-04-19 2021-02-24 Shanghai Cambricon Information Technology Co., Ltd TREATMENT APPARATUS AND TREATMENT METHOD
EP3657398A1 (en) * 2017-05-23 2020-05-27 Shanghai Cambricon Information Technology Co., Ltd Weight quantization method for a neural network and accelerating device therefor
WO2019114842A1 (zh) * 2017-12-14 2019-06-20 北京中科寒武纪科技有限公司 一种集成电路芯片装置
JP6454397B1 (ja) * 2017-12-20 2019-01-16 Ｎｔｔエレクトロニクス株式会社 誤り訂正装置、誤り訂正方法及び光通信システム
US11636327B2 (en) * 2017-12-29 2023-04-25 Intel Corporation Machine learning sparse computation mechanism for arbitrary neural networks, arithmetic compute microarchitecture, and sparsity for training mechanism
US20190244080A1 (en) * 2018-02-02 2019-08-08 Wisconsin Alumni Research Foundation Neural Network Processor with On-Chip Convolution Kernel Storage
CN108388446A (zh) * 2018-02-05 2018-08-10 上海寒武纪信息科技有限公司 运算模块以及方法
CN110222833B (zh) * 2018-03-01 2023-12-19 华为技术有限公司 一种用于神经网络的数据处理电路
CN108470211B (zh) * 2018-04-09 2022-07-12 郑州云海信息技术有限公司 一种卷积计算的实现方法、设备和计算机存储介质
CN110399976B (zh) * 2018-04-25 2022-04-05 华为技术有限公司 计算装置和计算方法
CN108629409B (zh) * 2018-04-28 2020-04-10 中国科学院计算技术研究所 一种基于主成分分析减少io开销的神经网络处理系统
CN110472734B (zh) * 2018-05-11 2024-03-29 上海寒武纪信息科技有限公司 一种计算装置及相关产品
CN108804223A (zh) * 2018-05-16 2018-11-13 努比亚技术有限公司 内存优化方法、移动终端及计算机可读存储介质
CN108831475B (zh) * 2018-05-24 2020-09-29 广州市千钧网络科技有限公司 一种文本消息提取方法及系统
WO2019227322A1 (zh) * 2018-05-30 2019-12-05 深圳市大疆创新科技有限公司 池化装置和池化方法
US11880762B2 (en) * 2018-06-26 2024-01-23 International Business Machines Corporation Choosing execution mode of a neural network based on total memory usage
CN110647973A (zh) * 2018-06-27 2020-01-03 北京中科寒武纪科技有限公司 运算方法及相关方法和产品
CN110647356A (zh) * 2018-06-27 2020-01-03 北京中科寒武纪科技有限公司 运算装置及相关产品
CN110728364A (zh) * 2018-07-17 2020-01-24 上海寒武纪信息科技有限公司 一种运算装置和运算方法
CN109165728B (zh) * 2018-08-06 2020-12-18 浪潮集团有限公司 一种卷积神经网络的基本计算单元及计算方法
CN110874343B (zh) * 2018-08-10 2023-04-21 北京百度网讯科技有限公司 基于深度学习芯片进行语音处理的方法和深度学习芯片
US20200104716A1 (en) * 2018-08-23 2020-04-02 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and system with deep learning model generation
CN110865792B (zh) * 2018-08-28 2021-03-19 中科寒武纪科技股份有限公司 数据预处理方法、装置、计算机设备和存储介质
CN109242091B (zh) * 2018-09-03 2022-03-22 郑州云海信息技术有限公司 图像识别方法、装置、设备及可读存储介质
CN109065076B (zh) * 2018-09-05 2020-11-27 深圳追一科技有限公司 音频标签的设置方法、装置、设备和存储介质
US20210098001A1 (en) * 2018-09-13 2021-04-01 Shanghai Cambricon Information Technology Co., Ltd. Information processing method and terminal device
CN110897626A (zh) * 2018-09-14 2020-03-24 杭州脉流科技有限公司 基于深度神经网络的心电图分析方法、装置、计算机设备和系统
WO2020062392A1 (zh) 2018-09-28 2020-04-02 上海寒武纪信息科技有限公司 信号处理装置、信号处理方法及相关产品
CN110968285A (zh) * 2018-09-28 2020-04-07 上海寒武纪信息科技有限公司 信号处理装置及相关产品
CN110969246A (zh) * 2018-09-28 2020-04-07 上海寒武纪信息科技有限公司 信号处理装置及相关产品
JP7006805B2 (ja) * 2018-10-02 2022-01-24 日本電信電話株式会社 算出装置、算出方法及び算出プログラム
CN111222633A (zh) * 2018-11-23 2020-06-02 上海寒武纪信息科技有限公司 运算方法、装置及相关产品
CN111339060B (zh) * 2018-12-19 2024-03-12 上海寒武纪信息科技有限公司 运算方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111353595A (zh) * 2018-12-20 2020-06-30 上海寒武纪信息科技有限公司 运算方法、装置及相关产品
CN111353124A (zh) * 2018-12-20 2020-06-30 上海寒武纪信息科技有限公司 运算方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111275197B (zh) * 2018-12-05 2023-11-10 上海寒武纪信息科技有限公司 运算方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111338694B (zh) * 2018-12-19 2022-05-31 上海寒武纪信息科技有限公司 运算方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111290788B (zh) * 2018-12-07 2022-05-31 上海寒武纪信息科技有限公司 运算方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111353125B (zh) * 2018-12-20 2022-04-22 上海寒武纪信息科技有限公司 运算方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111047005A (zh) * 2018-10-11 2020-04-21 上海寒武纪信息科技有限公司 运算方法、装置、计算机设备和存储介质
CN110096309B (zh) * 2018-11-14 2020-04-14 上海寒武纪信息科技有限公司 运算方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111047027A (zh) * 2018-10-12 2020-04-21 上海寒武纪信息科技有限公司 运算方法、装置及相关产品
CN111047022B (zh) * 2018-10-12 2023-11-24 中科寒武纪科技股份有限公司 一种计算装置及相关产品
CN111047024B (zh) * 2018-10-12 2023-05-23 上海寒武纪信息科技有限公司 一种计算装置及相关产品
CN111045728B (zh) * 2018-10-12 2022-04-12 上海寒武纪信息科技有限公司 一种计算装置及相关产品
CN111047021B (zh) * 2018-10-12 2023-11-24 中科寒武纪科技股份有限公司 一种计算装置及相关产品
CN111079911B (zh) * 2018-10-19 2021-02-09 中科寒武纪科技股份有限公司 运算方法、系统及相关产品
CN111079907B (zh) * 2018-10-19 2021-01-26 安徽寒武纪信息科技有限公司 运算方法、装置及相关产品
US11294985B2 (en) * 2018-10-30 2022-04-05 Intel Corporation Efficient analog in-memory matrix multiplication processor
US11526759B2 (en) * 2018-11-05 2022-12-13 International Business Machines Corporation Large model support in deep learning
KR102462910B1 (ko) * 2018-11-12 2022-11-04 한국전자통신연구원 배치 정규화 레이어의 웨이트들에 대한 양자화 방법 및 그 장치
CN109491938A (zh) * 2018-11-27 2019-03-19 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 一种面向卷积神经网络加速的多通道dma控制器和卷积神经网络加速方法
US11056098B1 (en) 2018-11-28 2021-07-06 Amazon Technologies, Inc. Silent phonemes for tracking end of speech
CN109583579B (zh) * 2018-11-30 2021-04-09 上海寒武纪信息科技有限公司 计算装置及相关产品
CN111382390B (zh) * 2018-12-28 2022-08-12 上海寒武纪信息科技有限公司 运算方法、装置及相关产品
CN111381871B (zh) * 2018-12-28 2022-12-09 上海寒武纪信息科技有限公司 运算方法、装置及相关产品
CN111258641B (zh) * 2018-11-30 2022-12-09 上海寒武纪信息科技有限公司 运算方法、装置及相关产品
CN111399905B (zh) * 2019-01-02 2022-08-16 上海寒武纪信息科技有限公司 运算方法、装置及相关产品
CN109543825B (zh) * 2018-11-30 2020-12-01 安徽寒武纪信息科技有限公司 神经网络模型算法编译方法、装置及相关产品
CN109543833B (zh) * 2018-11-30 2021-08-03 上海寒武纪信息科技有限公司 运算方法、装置及相关产品
CN109685201B (zh) * 2018-12-14 2020-10-30 安徽寒武纪信息科技有限公司 运算方法、装置及相关产品
CN111383637A (zh) * 2018-12-28 2020-07-07 上海寒武纪信息科技有限公司 信号处理装置、信号处理方法及相关产品
CN111193916B (zh) * 2018-12-29 2022-03-29 中科寒武纪科技股份有限公司 运算方法
CN109635937B (zh) * 2018-12-30 2023-07-11 南京大学 一种面向低位宽卷积神经网络的低功耗系统
WO2020142973A1 (en) * 2019-01-10 2020-07-16 Alibaba Group Holding Limited Matrix-based instruction set architecture for neural network
US11475285B2 (en) * 2019-01-28 2022-10-18 Samsung Electronics Co., Ltd. Neural network accelerator and operating method thereof
CN110049200A (zh) * 2019-03-07 2019-07-23 永德利硅橡胶科技(深圳)有限公司 基于会议的语言翻译方法及相关产品
JP7353772B2 (ja) * 2019-03-07 2023-10-02 キヤノン株式会社 データ処理装置及びその方法、プログラム
CN109902201A (zh) * 2019-03-08 2019-06-18 天津理工大学 一种基于cnn和bp神经网络的推荐方法
CN111723921A (zh) * 2019-03-22 2020-09-29 中科寒武纪科技股份有限公司 人工智能计算装置及相关产品
CN111723920A (zh) * 2019-03-22 2020-09-29 中科寒武纪科技股份有限公司 人工智能计算装置及相关产品
US11704573B2 (en) * 2019-03-25 2023-07-18 Here Global B.V. Method, apparatus, and computer program product for identifying and compensating content contributors
CN111738021B (zh) * 2019-03-25 2023-10-31 株式会社理光 神经机器翻译模型的词向量处理方法、装置及存储介质
CN110009021B (zh) * 2019-03-26 2021-06-15 深兰科技（上海）有限公司 一种目标识别方法及设备
CN109919312B (zh) * 2019-03-29 2021-04-23 北京智芯微电子科技有限公司 卷积神经网络的运算方法、装置及dpu
CN111831337B (zh) * 2019-04-19 2022-11-29 安徽寒武纪信息科技有限公司 数据同步方法及装置以及相关产品
CN111782577B (zh) 2019-04-04 2023-03-24 安徽寒武纪信息科技有限公司 数据处理装置及方法以及相关产品
CN110135462B (zh) * 2019-04-18 2022-12-20 南开大学 一种基于上下文信息的艺术画风格分类方法
CN112400165A (zh) * 2019-05-01 2021-02-23 微软技术许可有限责任公司 利用无监督学习来改进文本到内容建议的方法和系统
WO2020220370A1 (en) * 2019-05-01 2020-11-05 Microsoft Technology Licensing, Llc Method and system of utilizing unsupervised learning to improve text to content suggestions
CN111930681B (zh) * 2019-05-13 2023-10-10 中科寒武纪科技股份有限公司 一种计算装置及相关产品
CN110210612B (zh) * 2019-05-14 2021-04-16 北京中科汇成科技有限公司 基于自适应分段线性逼近曲线的集成电路加速方法及系统
US11650164B2 (en) * 2019-05-15 2023-05-16 Getac Technology Corporation Artificial neural network-based method for selecting surface type of object
CN110198164B (zh) * 2019-05-17 2023-04-04 山东科技大学 一种绝对值流控忆阻器模拟电路
CN112346781A (zh) * 2019-08-07 2021-02-09 上海寒武纪信息科技有限公司 指令处理方法、装置及相关产品
CN111966398A (zh) * 2019-05-20 2020-11-20 上海寒武纪信息科技有限公司 指令处理方法、装置及相关产品
CN111966403A (zh) * 2019-05-20 2020-11-20 上海寒武纪信息科技有限公司 指令处理方法、装置及相关产品
CN111966400A (zh) * 2019-05-20 2020-11-20 上海寒武纪信息科技有限公司 指令处理方法、装置及相关产品
CN110298441B (zh) * 2019-05-24 2022-01-11 深圳云天励飞技术有限公司 一种数据处理方法、电子装置及计算机可读存储介质
CN110277100A (zh) * 2019-06-19 2019-09-24 南京邮电大学 基于Alexnet改进的声纹识别方法、存储介质和终端
CN110390626A (zh) * 2019-07-02 2019-10-29 深兰科技（上海）有限公司 一种卷积神经网络的图像处理方法及装置
KR20210004702A (ko) 2019-07-05 2021-01-13 삼성전자주식회사 Ai 프로세서 및 이의 신경망 연산 수행 방법
CN110427578B (zh) * 2019-07-16 2020-06-02 盐城师范学院 一种基于深度机器学习的数字内容投放方法
CN110532205B (zh) * 2019-07-17 2021-04-06 浙江大华技术股份有限公司 数据传输方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质
CN112308198A (zh) * 2019-07-26 2021-02-02 中科寒武纪科技股份有限公司 循环神经网络的计算方法及相关产品
US11870804B2 (en) * 2019-08-01 2024-01-09 Akamai Technologies, Inc. Automated learning and detection of web bot transactions using deep learning
CN110598858A (zh) * 2019-08-02 2019-12-20 北京航空航天大学 基于非易失性存内计算实现二值神经网络的芯片和方法
CN112333222A (zh) * 2019-08-05 2021-02-05 中润普达(深圳)大数据技术有限公司 一种基于大数据的云计算服务系统
CN110489356B (zh) * 2019-08-06 2022-02-22 上海商汤智能科技有限公司 信息处理方法、装置、电子设备及存储介质
CN110569275A (zh) * 2019-08-14 2019-12-13 清华大学山西清洁能源研究院 支持相似性检索的高纬缺失时间序列的压缩方法及装置
CN112394887A (zh) * 2019-08-17 2021-02-23 森大（深圳）技术有限公司 Onepass打印数据高效率处理方法、装置、设备及存储介质
CN112434781A (zh) * 2019-08-26 2021-03-02 上海寒武纪信息科技有限公司 用于处理数据的方法、装置以及相关产品
CN110780921B (zh) * 2019-08-30 2023-09-26 腾讯科技（深圳）有限公司 数据处理方法和装置、存储介质及电子装置
CN112445523A (zh) * 2019-09-02 2021-03-05 中科寒武纪科技股份有限公司 数据处理方法、相关设备及计算机可读介质
US11409654B2 (en) * 2019-09-05 2022-08-09 Micron Technology, Inc. Intelligent optimization of caching operations in a data storage device
CN110426965A (zh) * 2019-09-17 2019-11-08 苏州百宝箱科技有限公司 一种基于云平台的智能家居远程控制方法
CN110647718B (zh) * 2019-09-26 2023-07-25 中昊芯英(杭州)科技有限公司 数据处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN110766155A (zh) * 2019-09-27 2020-02-07 东南大学 一种基于混合精度存储的深度神经网络加速器
CN112579042B (zh) * 2019-09-29 2024-04-19 广州希姆半导体科技有限公司 计算装置及方法、芯片、电子设备及计算机可读存储介质
CN110673823B (zh) * 2019-09-30 2021-11-30 上海寒武纪信息科技有限公司 乘法器、数据处理方法及芯片
CN110837483B (zh) * 2019-09-30 2021-07-23 厦门星宸科技有限公司 张量维度变换的方法以及装置
CN114365147A (zh) * 2019-10-22 2022-04-15 深圳鲲云信息科技有限公司 神经网络计算压缩方法、系统及存储介质
CN112712172B (zh) * 2019-10-25 2023-12-26 安徽寒武纪信息科技有限公司 用于神经网络运算的计算装置、方法、集成电路和设备
US20220343165A1 (en) * 2019-10-29 2022-10-27 Intel Corporation Device capability aware technology to execute deep learning computation graphs in web applications
CN110796246A (zh) * 2019-10-29 2020-02-14 南京宁麒智能计算芯片研究院有限公司 一种基于线性分段的激活函数的硬件实现电路和方法
US11475311B2 (en) * 2019-10-30 2022-10-18 Raytheon Company Neural network instruction streaming
CN110807522B (zh) * 2019-10-31 2022-05-06 合肥工业大学 一种神经网络加速器的通用计算电路
CN112784207B (zh) * 2019-11-01 2024-02-02 中科寒武纪科技股份有限公司 运算方法及相关产品
CN112817638A (zh) * 2019-11-18 2021-05-18 北京希姆计算科技有限公司 一种数据处理装置及方法
CN111027690B (zh) * 2019-11-26 2023-08-04 陈子祺 执行确定性推理的组合处理装置、芯片和方法
US11610102B1 (en) * 2019-11-27 2023-03-21 Amazon Technologies, Inc. Time-based memory allocation for neural network inference
CN110996171B (zh) * 2019-12-12 2021-11-26 北京金山云网络技术有限公司 视频类任务的训练数据生成方法、装置及服务器
US20210224658A1 (en) * 2019-12-12 2021-07-22 Texas Instruments Incorporated Parametric Power-Of-2 Clipping Activations for Quantization for Convolutional Neural Networks
CN111026445A (zh) * 2019-12-17 2020-04-17 湖南长城银河科技有限公司 一种智能识别方法及芯片
CN111178087B (zh) * 2019-12-20 2023-05-09 沈阳雅译网络技术有限公司 一种基于离散型注意力机制的神经机器翻译解码加速方法
CN111125617A (zh) * 2019-12-23 2020-05-08 中科寒武纪科技股份有限公司 数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质
US11755683B2 (en) 2019-12-23 2023-09-12 Western Digital Technologies, Inc. Flexible accelerator for sparse tensors (FAST) in machine learning
CN111176725B (zh) * 2019-12-27 2022-05-06 北京市商汤科技开发有限公司 数据处理方法、装置、设备和存储介质
CN111144556B (zh) * 2019-12-31 2023-07-07 中国人民解放军国防科技大学 面向深度神经网络训练和推理的范围批处理归一化算法的硬件电路
CN113128673B (zh) * 2019-12-31 2023-08-11 Oppo广东移动通信有限公司 数据处理方法、存储介质、神经网络处理器及电子设备
CN111240747B (zh) * 2020-01-13 2022-05-06 Oppo广东移动通信有限公司 指令生成方法、装置、测试架构和电子设备
CN111242293B (zh) * 2020-01-13 2023-07-18 腾讯科技（深圳）有限公司 一种处理部件、数据处理的方法以及电子设备
US20210223987A1 (en) * 2020-01-20 2021-07-22 SK Hynix Inc. Controller with smart scheduling and method of operating the controller
CN113222126B (zh) * 2020-01-21 2022-01-28 上海商汤智能科技有限公司 数据处理装置、人工智能芯片
TWI727641B (zh) * 2020-02-03 2021-05-11 華邦電子股份有限公司 記憶體裝置及其操作方法
US20210256384A1 (en) * 2020-02-14 2021-08-19 Northeastern University Computer-implemented methods and systems for achieving real-time dnn execution on mobile devices with pattern-based weight pruning
CN111241204B (zh) * 2020-02-14 2023-01-10 苏州浪潮智能科技有限公司 一种梯度数据的同步方法、装置、设备及存储介质
KR20210105053A (ko) * 2020-02-18 2021-08-26 에스케이하이닉스 주식회사 연산 회로 및 그것을 포함하는 딥 러닝 시스템
US20210256092A1 (en) * 2020-02-19 2021-08-19 Nvidia Corporation Application programming interface to accelerate matrix operations
US11562235B2 (en) 2020-02-21 2023-01-24 International Business Machines Corporation Activation function computation for neural networks
US11727270B2 (en) 2020-02-24 2023-08-15 Microsoft Technology Licensing, Llc Cross data set knowledge distillation for training machine learning models
EP3872710A1 (en) * 2020-02-27 2021-09-01 Aptiv Technologies Limited Method and system for determining information on an expected trajectory of an object
CN111311707B (zh) * 2020-03-05 2023-05-05 云知声智能科技股份有限公司 一种作画方法及装置
US20210287074A1 (en) * 2020-03-12 2021-09-16 Semiconductor Components Industries, Llc Neural network weight encoding
US11526743B2 (en) * 2020-03-13 2022-12-13 Arm Limited Artificial neural network optical hardware accelerator
US20210295134A1 (en) * 2020-03-18 2021-09-23 Infineon Technologies Ag Artificial neural network activation function
US11797830B2 (en) * 2020-03-25 2023-10-24 Western Digital Technologies, Inc. Flexible accelerator for sparse tensors in convolutional neural networks
WO2021189294A1 (zh) * 2020-03-25 2021-09-30 华为技术有限公司 卷积运算系统和卷积运算方法
CN111488969B (zh) * 2020-04-03 2024-01-19 北京集朗半导体科技有限公司 基于神经网络加速器的执行优化方法及装置
CN111522657B (zh) * 2020-04-14 2022-07-22 北京航空航天大学 一种分散设备协同深度学习推理方法
CN111539462B (zh) * 2020-04-15 2023-09-19 苏州万高电脑科技有限公司 模仿生物视觉神经元的图像分类方法、系统、装置及介质
US11748623B2 (en) * 2020-04-15 2023-09-05 Mipsology SAS Modifying structure of artificial neural networks by collocating parameters
CN111581593B (zh) * 2020-04-21 2023-09-05 天津大学 可配置重用的分段式查找表激活函数实现装置
CN111522776B (zh) * 2020-04-27 2022-04-05 西安交通大学 一种计算架构
CN111565180B (zh) * 2020-04-28 2021-01-29 广州锦行网络科技有限公司 一种虚拟端口的保护系统及方法
CN111563898B (zh) * 2020-04-29 2023-05-16 万翼科技有限公司 图像分割方法、电子设备及相关产品
US11527089B2 (en) * 2020-04-29 2022-12-13 Conduent Business Services, Llc Building light-weight single shot refinement neural network for vehicle passenger detection system
US11604976B2 (en) * 2020-04-29 2023-03-14 International Business Machines Corporation Crossbar arrays for computations in memory-augmented neural networks
CN111553466B (zh) * 2020-04-30 2024-03-22 上海商汤智能科技有限公司 信息处理方法、装置及设备
US11455143B2 (en) * 2020-05-07 2022-09-27 Meta Platforms, Inc. Using a low-bit-width dot product engine to sum high-bit-width numbers
CN113626080B (zh) * 2020-05-08 2023-10-03 安徽寒武纪信息科技有限公司 数据处理装置以及相关产品
CN111525921B (zh) * 2020-05-15 2023-09-08 矽力杰半导体技术(杭州)有限公司 用于神经网络中信号转换的系统和方法
CN111598227B (zh) * 2020-05-20 2023-11-03 字节跳动有限公司 数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
CN111914612B (zh) * 2020-05-21 2024-03-01 淮阴工学院 一种基于改进的卷积神经网络的施工图图元自适应识别方法
JP2021190011A (ja) * 2020-06-04 2021-12-13 株式会社東海理化電機製作所 処理装置、プログラム、およびシステム
US11782685B2 (en) * 2020-06-17 2023-10-10 Bank Of America Corporation Software code vectorization converter
US11435941B1 (en) * 2020-06-24 2022-09-06 Amazon Technologies, Inc. Matrix transpose hardware acceleration
CN111832718B (zh) * 2020-06-24 2021-08-03 上海西井信息科技有限公司 芯片架构
CN113867792A (zh) * 2020-06-30 2021-12-31 上海寒武纪信息科技有限公司 计算装置、集成电路芯片、板卡、电子设备和计算方法
CN111767508B (zh) * 2020-07-09 2024-02-23 地平线(上海)人工智能技术有限公司 计算机实现张量数据计算的方法、装置、介质和设备
KR20220009126A (ko) 2020-07-15 2022-01-24 삼성전자주식회사 뉴럴 네트워크 연산 처리 장치 및 방법
CN111913744A (zh) * 2020-07-15 2020-11-10 博流智能科技（南京）有限公司 Ai深度学习数据处理方法及系统
CN111831582B (zh) * 2020-07-16 2024-03-29 中国科学院计算技术研究所 用于智能处理器的内存管理装置、方法及电子设备
CN111857834A (zh) * 2020-07-16 2020-10-30 中国科学院计算技术研究所 分形计算智能处理器、分形计算智能处理方法
CN111857833A (zh) * 2020-07-16 2020-10-30 中国科学院计算技术研究所 并行计算智能处理器及并行计算智能处理方法
CN111984189B (zh) * 2020-07-22 2022-05-17 深圳云天励飞技术股份有限公司 神经网络计算装置和数据读取、数据存储方法及相关设备
CN111860818B (zh) * 2020-07-23 2022-11-08 哈尔滨工业大学（威海） 基于智能芯片的som神经网络算法处理方法
US11163571B1 (en) * 2020-07-29 2021-11-02 International Business Machines Corporation Fusion to enhance early address generation of load instructions in a microprocessor
CN114070563B (zh) * 2020-07-31 2023-09-05 中移(苏州)软件技术有限公司 一种数据处理方法、装置、终端及存储介质
CN112102816A (zh) * 2020-08-17 2020-12-18 北京百度网讯科技有限公司 语音识别方法、装置、系统、电子设备和存储介质
JP2022034897A (ja) * 2020-08-19 2022-03-04 富士通株式会社 情報処理装置、機械学習方法及び機械学習プログラム
TWI746126B (zh) * 2020-08-25 2021-11-11 創鑫智慧股份有限公司 矩陣乘法裝置及其操作方法
CN112052149B (zh) * 2020-09-06 2022-02-22 厦门理工学院 一种大数据信息采集系统及使用方法
CN112200299B (zh) * 2020-09-09 2024-04-12 星宸科技股份有限公司 神经网络计算装置、数据处理方法及装置
KR102466257B1 (ko) * 2020-09-10 2022-11-14 주식회사 더웨이브톡 다중 광원을 활용한 분광 장치
US20220092408A1 (en) * 2020-09-23 2022-03-24 Facebook, Inc. Neural network weight distribution using a tree direct-memory access (dma) bus
CN112181492A (zh) * 2020-09-23 2021-01-05 北京奕斯伟计算技术有限公司 一种指令处理方法、指令处理装置和芯片
CN112991358A (zh) * 2020-09-30 2021-06-18 北京字节跳动网络技术有限公司 风格图像生成方法、模型训练方法、装置、设备和介质
CN111931937B (zh) * 2020-09-30 2021-01-01 深圳云天励飞技术股份有限公司 图像处理模型的梯度更新方法、装置及系统
US11620818B2 (en) * 2020-10-01 2023-04-04 Intel Corporation Spatially sparse neural network accelerator for multi-dimension visual analytics
TWI748679B (zh) * 2020-10-08 2021-12-01 大陸商星宸科技股份有限公司 神經網路計算裝置、資料處理方法及裝置
CN112256801B (zh) * 2020-10-10 2024-04-09 深圳力维智联技术有限公司 抽取实体关系图中关键实体的方法、系统和存储介质
CN112287222B (zh) * 2020-10-29 2023-12-15 深圳大学 一种基于异质特征深度残差网络的内容推荐方法
CN112540996B (zh) * 2020-11-12 2023-11-24 Oppo（重庆）智能科技有限公司 一种业务数据的校验方法、装置、电子设备及存储介质
US20220147680A1 (en) * 2020-11-12 2022-05-12 Samsung Electronics Co., Ltd. Method for co-design of hardware and neural network architectures using coarse-to-fine search, two-phased block distillation and neural hardware predictor
KR20220073306A (ko) * 2020-11-26 2022-06-03 에스케이하이닉스 주식회사 스토리지 장치 및 그 동작 방법
CN112306500B (zh) * 2020-11-30 2022-06-07 上海交通大学 一种针对粗粒度可重构结构的降低多类访存冲突编译方法
CN112666860A (zh) * 2020-12-15 2021-04-16 合肥中感微电子有限公司 数字信号的扩展处理系统、其处理方法和处理器
CN112488908B (zh) * 2020-12-18 2021-08-27 时擎智能科技(上海)有限公司 一种计算装置、计算方法、存储介质及终端
CN112631955B (zh) * 2020-12-18 2024-01-19 北京地平线机器人技术研发有限公司 数据处理方法、装置、电子设备以及介质
CN112633505B (zh) 2020-12-24 2022-05-27 苏州浪潮智能科技有限公司 一种基于risc-v的人工智能推理方法和系统
US20220206989A1 (en) * 2020-12-24 2022-06-30 Intel Corporation Apparatuses, methods, and systems for instructions for loading a tile of a matrix operations accelerator
CN112528224B (zh) * 2020-12-28 2022-09-13 上海微波技术研究所（中国电子科技集团公司第五十研究所） 一种矩阵特征值分解分组循环迭代流水实现方法及系统
WO2022141344A1 (zh) * 2020-12-31 2022-07-07 北京希姆计算科技有限公司 执行程序的编译方法、芯片、电子设备及计算机可读存储介质
CN113064841B (zh) * 2021-01-04 2023-06-06 统信软件技术有限公司 一种数据存储方法、处理方法、计算设备及可读存储介质
CN112766477B (zh) * 2021-01-13 2023-05-30 天津智模科技有限公司 神经网络运算电路
CN112905591B (zh) * 2021-02-04 2022-08-26 成都信息工程大学 一种基于机器学习的数据表连接顺序选择方法
CN112967188B (zh) * 2021-03-04 2024-04-02 中国科学技术大学 结合结构化语义码流的空间自适应图像超分辨重建方法
US20220300816A1 (en) * 2021-03-19 2022-09-22 Rebellions Inc. Neural processing device and method for pruning thereof
CN113138804B (zh) * 2021-04-20 2022-10-04 清华大学 在传输过程中提取流数据特征的流处理器及其实现方法
CN113284512B (zh) * 2021-05-25 2022-05-27 重庆大学 一种基于深度稀疏迁移学习的帕金森语音分类方法
CN113256497B (zh) * 2021-06-21 2021-09-24 中南大学 图像重建方法及系统
CN113254648B (zh) * 2021-06-22 2021-10-22 暨南大学 一种基于多层次图池化的文本情感分析方法
CN115600659A (zh) * 2021-07-08 2023-01-13 北京嘉楠捷思信息技术有限公司（Cn） 一种神经网络运算的硬件加速装置和加速方法
CN113485951B (zh) * 2021-07-31 2022-02-11 郑州信大捷安信息技术股份有限公司 一种基于fpga的dma读操作实现方法、fpga设备以及通信系统
CN113344768B (zh) * 2021-08-02 2021-10-15 成都统信软件技术有限公司 一种图像矩阵卷积的实现方法、计算设备及储存介质
CN113688352B (zh) * 2021-08-20 2023-08-04 上海思朗科技有限公司 一种数据处理系统、方法及装置
CN113709495B (zh) * 2021-08-24 2023-11-24 天津津航计算技术研究所 一种基于pcie缓冲机制的同步解码方法
CN113704689B (zh) * 2021-08-25 2022-11-11 北京大学 一种基于昇腾ai处理器的矩阵乘算子的处理方法及装置
CN113489619B (zh) * 2021-09-06 2021-11-19 中国人民解放军国防科技大学 一种基于时间序列分析的网络拓扑推断方法及装置
US20230091581A1 (en) * 2021-09-21 2023-03-23 Bank Of America Corporation Personal Data Discovery
CN113869495B (zh) * 2021-09-30 2024-02-06 苏州浪潮智能科技有限公司 神经网络卷积权重layout优化的方法、装置、设备及可读介质
CN113988280B (zh) * 2021-10-26 2023-05-05 电子科技大学 一种基于二值化神经网络的阵列计算加速器架构
CN113918883B (zh) * 2021-11-03 2022-05-27 海光信息技术股份有限公司 数据处理方法、装置以及设备和计算机可读存储介质
CN114116547B (zh) * 2021-11-12 2024-03-26 成都立思方信息技术有限公司 一种可重构的电子对抗设备模拟器架构
CN113791889B (zh) * 2021-11-18 2022-03-11 中国科学院成都文献情报中心 一种基于多级轮询队列控制器部署学习模型的方法
CN114217710B (zh) * 2021-12-20 2023-07-21 平安付科技服务有限公司 弹框控制方法、装置、存储介质及系统
CN114372012B (zh) * 2021-12-21 2024-02-20 中国科学院深圳先进技术研究院 一种通用、可配置的高能效池化计算单行输出系统和方法
CN114340097A (zh) * 2021-12-30 2022-04-12 合肥市芯海电子科技有限公司 一种控制灯带的方法、装置、芯片和电子设备
CN114359683B (zh) * 2021-12-31 2023-10-20 电子科技大学 一种面向文本定位的单内核hog高效异构加速方法
CN114567596B (zh) * 2022-01-24 2024-04-05 浙江数秦科技有限公司 一种用于区块链的数据快速交换方法
CN114567670B (zh) * 2022-01-25 2024-04-05 浙江数秦科技有限公司 一种区块链网络数据传输方法
CN114168522B (zh) * 2022-02-14 2022-04-29 北京微核芯科技有限公司 一种数据传输方法、装置及传输部件
CN114692060A (zh) * 2022-03-04 2022-07-01 支付宝(杭州)信息技术有限公司 数据处理方法和装置
CN114615207B (zh) * 2022-03-10 2022-11-25 四川三思德科技有限公司 推流前的数据定向化处理方法及装置
CN114595173A (zh) * 2022-03-18 2022-06-07 山东云海国创云计算装备产业创新中心有限公司 一种数据传输方法、系统及计算机可读存储介质
TWI795254B (zh) * 2022-03-30 2023-03-01 天擎積體電路股份有限公司 支持廣播的模組系統、模組單元與廣播方法
WO2024004221A1 (ja) * 2022-07-01 2024-01-04 日本電信電話株式会社 演算処理装置、演算処理方法、及び演算処理プログラム
WO2024049568A1 (en) * 2022-08-31 2024-03-07 Microsoft Technology Licensing, Llc Increased computation efficiency with multi-stage 8-bit floating point matrix multiplication with format conversion
CN115412758B (zh) * 2022-09-01 2023-11-14 北京奇艺世纪科技有限公司 一种视频处理方法及相关装置
CN115248701B (zh) * 2022-09-21 2022-12-20 进迭时空(杭州)科技有限公司 一种处理器寄存器堆之间的零拷贝数据传输装置及方法
CN115269205B (zh) * 2022-09-27 2022-12-27 之江实验室 一种面向神经网络计算的内存优化方法和装置
CN115629579B (zh) * 2022-10-13 2023-11-07 南京天洑软件有限公司 一种cstr系统的控制方法及装置
CN115638833B (zh) * 2022-12-23 2023-03-31 保定网城软件股份有限公司 一种监控数据处理方法及系统
CN116188247B (zh) * 2023-02-06 2024-04-12 格兰菲智能科技有限公司 寄存器信息处理方法、装置、计算机设备、存储介质
CN116679988B (zh) * 2023-08-02 2023-10-27 武汉芯必达微电子有限公司 硬件加速单元、硬件加速方法、芯片及存储介质
CN116720554B (zh) * 2023-08-11 2023-11-14 南京师范大学 一种基于fpga技术的多段线性拟合的神经元电路实现方法
CN117202242B (zh) * 2023-11-08 2024-02-06 南京邮电大学 一种基于粒子滤波模型的车联网中节点失效检测方法
CN117313803B (zh) * 2023-11-28 2024-02-02 进迭时空(杭州)科技有限公司 基于risc-v向量处理器架构的滑动窗口2d卷积计算方法

Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1349159A (zh) * 2001-11-28 2002-05-15 中国人民解放军国防科学技术大学 微处理器向量处理方法
CN101710272A (zh) * 2009-10-28 2010-05-19 北京龙芯中科技术服务中心有限公司 指令调度装置和方法
CN101833441A (zh) * 2010-04-28 2010-09-15 中国科学院自动化研究所 并行向量处理引擎结构
CN102262525A (zh) * 2011-08-29 2011-11-30 孙瑞琛 基于矢量运算的矢量浮点运算装置及方法
CN102880341A (zh) * 2012-08-29 2013-01-16 北京集创北方科技有限公司 触摸屏数据处理系统、方法及专用alu
CN103119555A (zh) * 2010-09-24 2013-05-22 Arm有限公司 下一指令类型字段
CN105512723A (zh) * 2016-01-20 2016-04-20 南京艾溪信息科技有限公司 一种用于稀疏连接的人工神经网络计算装置和方法
CN106227507A (zh) * 2016-07-11 2016-12-14 姚颂 计算系统及其控制器
CN106447034A (zh) * 2016-10-27 2017-02-22 中国科学院计算技术研究所 一种基于数据压缩的神经网络处理器、设计方法、芯片
CN106991077A (zh) * 2016-01-20 2017-07-28 南京艾溪信息科技有限公司 一种矩阵计算装置
CN106991073A (zh) * 2016-01-20 2017-07-28 南京艾溪信息科技有限公司 用于向量运算的数据读写调度器及保留站
CN107301454A (zh) * 2016-04-15 2017-10-27 北京中科寒武纪科技有限公司 支持离散数据表示的人工神经网络反向训练装置和方法
CN107301453A (zh) * 2016-04-15 2017-10-27 北京中科寒武纪科技有限公司 支持离散数据表示的人工神经网络正向运算装置和方法

Family Cites Families (256)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE3382806T2 (de) * 1982-06-11 1996-11-14 Mitsubishi Electric Corp Vektorquantisierer
US4739472A (en) * 1984-12-07 1988-04-19 Nec Corporation Information processing device capable of rapidly processing instructions of different groups
US5047954A (en) * 1986-01-17 1991-09-10 International Business Machines Corporation Graphics vector generator setup technique
JP2785155B2 (ja) * 1990-09-10 1998-08-13 富士通株式会社 ニューロコンピュータの非同期制御方式
JPH04195251A (ja) * 1990-10-03 1992-07-15 Fujitsu Ltd ニューラルネットの学習計算方法
US5283839A (en) * 1990-12-31 1994-02-01 Neurosciences Research Foundation, Inc. Apparatus capable of figure-ground segregation
JP3398673B2 (ja) * 1994-08-31 2003-04-21 エヌイーシーコンピュータテクノ株式会社 ベクトルデータ処理装置
US7085710B1 (en) * 1998-01-07 2006-08-01 Microsoft Corporation Vehicle computer system audio entertainment system
US6477555B1 (en) * 1999-07-07 2002-11-05 Lucent Technologies Inc. Method and apparatus for performing rapid convolution
DE19948373A1 (de) * 1999-10-06 2001-05-17 Infineon Technologies Ag Verfahren zur Kanalentzerrung
DE60039587D1 (de) * 2000-05-31 2008-09-04 St Microelectronics Srl Schaltungsanordnung zum Programmieren von Daten in Referenzzellen einer nichtflüchtigen Multibitspeicheranordnung
GB2382887B (en) * 2001-10-31 2005-09-28 Alphamosaic Ltd Instruction execution in a processor
US6889216B2 (en) * 2002-03-12 2005-05-03 Knowm Tech, Llc Physical neural network design incorporating nanotechnology
US6670895B2 (en) * 2002-05-01 2003-12-30 Analog Devices, Inc. Method and apparatus for swapping the contents of address registers
US7065545B2 (en) * 2002-05-07 2006-06-20 Quintero-De-La-Garza Raul Gera Computer methods of vector operation for reducing computation time
US7475101B2 (en) * 2003-09-29 2009-01-06 International Business Machines Corporation Method and structure for producing high performance linear algebra routines using streaming
US7680208B2 (en) * 2004-02-25 2010-03-16 Nokia Corporation Multiscale wireless communication
US20050268195A1 (en) * 2004-04-29 2005-12-01 Lund Morten W Apparatus and method for improving emulation speed of high-level languages in on-chip emulation systems
JP4586443B2 (ja) * 2004-07-16 2010-11-24 トヨタ自動車株式会社 情報提供装置
EP2487624B1 (en) * 2005-01-07 2020-02-19 Qualcomm Incorporated(1/3) Detecting and tracking objects in images
US7490230B2 (en) * 2005-02-04 2009-02-10 Mips Technologies, Inc. Fetch director employing barrel-incrementer-based round-robin apparatus for use in multithreading microprocessor
US20070005248A1 (en) * 2005-06-29 2007-01-04 Intel Corporation Data reconstruction in link-based interconnects
US20070156685A1 (en) * 2005-12-28 2007-07-05 Hiroshi Inoue Method for sorting data using SIMD instructions
CN103646009B (zh) * 2006-04-12 2016-08-17 索夫特机械公司 对载明并行和依赖运算的指令矩阵进行处理的装置和方法
US7574534B2 (en) * 2006-05-23 2009-08-11 International Business Machines Corporation Method for using device enumeration information to identify an operating system running on a computer system
US20080071851A1 (en) * 2006-09-20 2008-03-20 Ronen Zohar Instruction and logic for performing a dot-product operation
US8340795B2 (en) * 2007-03-26 2012-12-25 Google Inc. Small removable audio player that attaches to a host media player
US20080201234A1 (en) * 2007-02-16 2008-08-21 Microsoft Corporation Live entities internet store service
CN100588172C (zh) * 2007-04-28 2010-02-03 腾讯科技（深圳）有限公司 一种实现网络预订存储的系统和方法
US8644151B2 (en) * 2007-05-22 2014-02-04 Cisco Technology, Inc. Processing packet flows
JP4325708B2 (ja) * 2007-07-05 2009-09-02 ソニー株式会社 データ処理装置、データ処理方法およびデータ処理プログラム、符号化装置、符号化方法および符号化プログラム、ならびに、復号装置、復号方法および復号プログラム
CN101369233A (zh) * 2007-08-14 2009-02-18 国际商业机器公司 程序编译方法和编译器
JP2009200713A (ja) * 2008-02-20 2009-09-03 Sony Corp 画像処理装置、画像処理方法、プログラム
CN101315770B (zh) * 2008-05-27 2012-01-25 北京承芯卓越科技有限公司 语音识别片上系统及采用其的语音识别方法
CN101295405A (zh) * 2008-06-13 2008-10-29 西北工业大学 人像与车辆识别报警跟踪方法
CA2734613C (en) * 2008-08-19 2020-06-09 Digimarc Corporation Methods and systems for content processing
CN101685388B (zh) * 2008-09-28 2013-08-07 北京大学深圳研究生院 执行比较运算的方法和装置
JP5376920B2 (ja) * 2008-12-04 2013-12-25 キヤノン株式会社 コンボリューション演算回路、階層的コンボリューション演算回路及び物体認識装置
CN101782893B (zh) * 2009-01-21 2014-12-24 上海芯豪微电子有限公司 可重构数据处理平台
CN101556565B (zh) * 2009-01-22 2010-09-29 杭州中天微系统有限公司 嵌入式处理器的片上高性能dma
CN101819570B (zh) * 2009-02-27 2012-08-15 国际商业机器公司 网络环境中的用户信息处理和资源推荐的方法和系统
US8331168B2 (en) * 2009-04-30 2012-12-11 International Business Machines Corporation Increased capacity heterogeneous storage elements
CN101620524B (zh) * 2009-07-03 2011-08-10 中国人民解放军国防科学技术大学 支持矩阵整体读写操作的矩阵寄存器文件
CN101615113A (zh) * 2009-07-31 2009-12-30 清华大学 一条指令完成一次蝶形运算的微处理器实现方法
US8577950B2 (en) 2009-08-17 2013-11-05 International Business Machines Corporation Matrix multiplication operations with data pre-conditioning in a high performance computing architecture
US8996845B2 (en) * 2009-12-22 2015-03-31 Intel Corporation Vector compare-and-exchange operation
US8984043B2 (en) 2009-12-23 2015-03-17 Intel Corporation Multiplying and adding matrices
CN102014475B (zh) * 2010-01-08 2012-01-04 华为技术有限公司 资源映射、码分复用方法及装置
JP5110098B2 (ja) * 2010-02-08 2012-12-26 カシオ計算機株式会社 表示処理装置、及び、プログラム
CN101794239B (zh) * 2010-03-16 2012-11-14 浙江大学 一种基于数据流模型的多处理器任务调度管理方法
CN101833468B (zh) * 2010-04-28 2013-05-08 中国科学院自动化研究所 在高性能计算系统中生成向量处理指令集结构的方法
CN101876892B (zh) * 2010-05-20 2013-07-31 复旦大学 面向通信和多媒体应用的单指令多数据处理器电路结构
JP5408037B2 (ja) * 2010-05-28 2014-02-05 カシオ計算機株式会社 画像処理装置及び方法、並びにプログラム
CN102346894B (zh) * 2010-08-03 2017-03-01 阿里巴巴集团控股有限公司 推荐信息的输出方法、系统及服务器
JP2012073998A (ja) * 2010-08-31 2012-04-12 Casio Comput Co Ltd 画像配信システム、画像表示装置、画像配信サーバー、及びプログラム
CN102005743A (zh) * 2010-11-25 2011-04-06 沈阳工业大学 基于径向基神经网络的自适应继电保护装置
CN102012893B (zh) * 2010-11-25 2012-07-18 中国人民解放军国防科学技术大学 一种可扩展向量运算装置
US8635431B2 (en) * 2010-12-08 2014-01-21 International Business Machines Corporation Vector gather buffer for multiple address vector loads
CN102541814B (zh) * 2010-12-27 2015-10-14 北京国睿中数科技股份有限公司 用于数据通信处理器的矩阵计算装置和方法
CN102098623B (zh) * 2011-01-27 2013-06-12 大唐移动通信设备有限公司 一种mbsfn操作域动态生成方法和mce
US8892788B2 (en) * 2011-02-22 2014-11-18 Red Hat Israel, Ltd. Exposing a DMA engine to guests in a virtual machine system
CN102103479B (zh) * 2011-03-02 2015-06-10 中兴通讯股份有限公司 浮点运算器及浮点运算的处理方法
CN103502935B (zh) * 2011-04-01 2016-10-12 英特尔公司 向量友好指令格式及其执行
CN102156637A (zh) * 2011-05-04 2011-08-17 中国人民解放军国防科学技术大学 向量交叉多线程处理方法及向量交叉多线程微处理器
US8620853B2 (en) * 2011-07-19 2013-12-31 Smartsignal Corporation Monitoring method using kernel regression modeling with pattern sequences
CN102360344B (zh) * 2011-10-10 2014-03-12 西安交通大学 矩阵处理器及其指令集和嵌入式系统
CN102375805B (zh) * 2011-10-31 2014-04-02 中国人民解放军国防科学技术大学 面向向量处理器的基于simd的fft并行计算方法
CN102508643A (zh) * 2011-11-16 2012-06-20 刘大可 一种多核并行数字信号处理器及并行指令集的运行方法
CN102520906A (zh) * 2011-12-13 2012-06-27 中国科学院自动化研究所 支持定浮点可重构的向量长度可配置的向量点积累加网络
US8929539B2 (en) * 2011-12-22 2015-01-06 Intel Corporation Instructions to perform Groestl hashing
CN104011651B (zh) * 2011-12-22 2017-10-20 英特尔公司 用于执行向量计算指令的方法、装置和系统
WO2013095504A1 (en) * 2011-12-22 2013-06-27 Intel Corporation Matrix multiply accumulate instruction
US9798541B2 (en) * 2011-12-23 2017-10-24 Intel Corporation Apparatus and method for propagating conditionally evaluated values in SIMD/vector execution using an input mask register
US9632980B2 (en) * 2011-12-23 2017-04-25 Intel Corporation Apparatus and method of mask permute instructions
WO2013095634A1 (en) * 2011-12-23 2013-06-27 Intel Corporation Systems, apparatuses, and methods for performing a horizontal partial sum in response to a single instruction
CN103999037B (zh) * 2011-12-23 2020-03-06 英特尔公司 用于响应于单个指令来执行横向相加或相减的系统、装置和方法
CN104040482B (zh) * 2011-12-28 2018-02-16 英特尔公司 用于在打包数据元素上执行增量解码的系统、装置和方法
KR20130090147A (ko) * 2012-02-03 2013-08-13 안병익 신경망 컴퓨팅 장치 및 시스템과 그 방법
US8706971B1 (en) * 2012-03-14 2014-04-22 Netapp, Inc. Caching and deduplication of data blocks in cache memory
US9575753B2 (en) * 2012-03-15 2017-02-21 International Business Machines Corporation SIMD compare instruction using permute logic for distributed register files
US9715383B2 (en) * 2012-03-15 2017-07-25 International Business Machines Corporation Vector find element equal instruction
CN102629913B (zh) * 2012-04-11 2014-12-24 浙江大学 适用于全局异步局部同步片上互连网络的路由器装置
EP2831360B1 (en) * 2012-05-31 2018-12-26 Landmark Graphics Corporation Systems and methods for optimal positioning of drilling pads
CN102750127B (zh) * 2012-06-12 2015-06-24 清华大学 一种协处理器
CN102724482B (zh) * 2012-06-18 2015-08-26 西安电子科技大学 基于gps和gis的智能视觉传感网络运动目标接力跟踪系统
US10095516B2 (en) * 2012-06-29 2018-10-09 Intel Corporation Vector multiplication with accumulation in large register space
US9342479B2 (en) * 2012-08-23 2016-05-17 Qualcomm Incorporated Systems and methods of data extraction in a vector processor
CN103699360B (zh) * 2012-09-27 2016-09-21 北京中科晶上科技有限公司 一种向量处理器及其进行向量数据存取、交互的方法
CN103064086B (zh) * 2012-11-04 2014-09-17 北京工业大学 一种基于深度信息的车辆跟踪方法
CN103002147A (zh) * 2012-11-29 2013-03-27 广东欧珀移动通信有限公司 一种移动终端自动应答方法和装置
US9419792B2 (en) * 2012-12-28 2016-08-16 Intel Corporation Instruction for accelerating SNOW 3G wireless security algorithm
US9405538B2 (en) * 2012-12-28 2016-08-02 Intel Corporation Functional unit having tree structure to support vector sorting algorithm and other algorithms
US9513906B2 (en) * 2013-01-23 2016-12-06 International Business Machines Corporation Vector checksum instruction
US9804840B2 (en) * 2013-01-23 2017-10-31 International Business Machines Corporation Vector Galois Field Multiply Sum and Accumulate instruction
US9823924B2 (en) 2013-01-23 2017-11-21 International Business Machines Corporation Vector element rotate and insert under mask instruction
US9430164B1 (en) * 2013-02-08 2016-08-30 Emc Corporation Memory efficient sanitization of a deduplicated storage system
US9231898B2 (en) * 2013-02-08 2016-01-05 Machine Zone, Inc. Systems and methods for multi-user multi-lingual communications
JP5852601B2 (ja) * 2013-02-26 2016-02-03 日本電信電話株式会社 ネットワーク設計装置およびネットワーク設計プログラム
US9349386B2 (en) * 2013-03-07 2016-05-24 Analog Device Global System and method for processor wake-up based on sensor data
US9542933B2 (en) 2013-03-08 2017-01-10 Analog Devices Global Microphone circuit assembly and system with speech recognition
US9094576B1 (en) * 2013-03-12 2015-07-28 Amazon Technologies, Inc. Rendered audiovisual communication
US9250916B2 (en) * 2013-03-12 2016-02-02 International Business Machines Corporation Chaining between exposed vector pipelines
US9417880B2 (en) * 2013-03-15 2016-08-16 Intel Corporation Instruction for performing an overload check
US20140317333A1 (en) * 2013-04-17 2014-10-23 Microchip Technology Incorporated Direct Memory Access Controller with Hybrid Scatter-Gather Functionality
CN104123250B (zh) * 2013-04-25 2019-02-01 上海联影医疗科技有限公司 基于dma的数据传输方法
CN103294648B (zh) * 2013-05-08 2016-06-01 中国人民解放军国防科学技术大学 支持多mac运算部件向量处理器的分块矩阵乘法向量化方法
CN104157285B (zh) * 2013-05-14 2016-01-20 腾讯科技（深圳）有限公司 语音识别方法、装置及电子设备
CN103368701B (zh) * 2013-07-12 2016-06-08 中国科学技术大学 一种基于吉文斯旋转的物理层多播多流数据传输方法
CN104376842A (zh) * 2013-08-12 2015-02-25 清华大学 神经网络语言模型的训练方法、装置以及语音识别方法
US9405728B2 (en) * 2013-09-05 2016-08-02 Altera Corporation Floating-point adder circuitry
US9542626B2 (en) * 2013-09-06 2017-01-10 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Augmenting layer-based object detection with deep convolutional neural networks
CN104461970B (zh) * 2013-09-18 2019-06-11 中兴通讯股份有限公司 Dma控制器、移动终端以及数据搬运方法
EP2851786A1 (en) * 2013-09-23 2015-03-25 Telefonaktiebolaget L M Ericsson (publ) Instruction class for digital signal processors
CN103530276B (zh) * 2013-09-25 2016-06-22 中国科学技术大学 一种基于龙芯3b的自适应矩阵乘法优化方法
US20160293167A1 (en) * 2013-10-10 2016-10-06 Google Inc. Speaker recognition using neural networks
CN103646007A (zh) 2013-12-18 2014-03-19 北京经纬恒润科技有限公司 数据处理方法、装置及系统
US11132328B2 (en) * 2013-12-20 2021-09-28 Rambus, Inc. High level instructions with lower-level assembly code style primitives within a memory appliance for accessing memory
US9507595B2 (en) * 2014-02-28 2016-11-29 International Business Machines Corporation Execution of multi-byte memory access instruction specifying endian mode that overrides current global endian mode
US9740659B2 (en) * 2014-03-19 2017-08-22 International Business Machines Corporation Merging and sorting arrays on an SIMD processor
CN103856727B (zh) * 2014-03-24 2017-01-25 北京工业大学 一种多路实时视频拼接处理系统
CN105446970A (zh) * 2014-06-10 2016-03-30 华为技术有限公司 推荐项目的方法和装置
CN104158753B (zh) * 2014-06-12 2017-10-24 南京工程学院 基于软件定义网络的动态流调度方法及系统
CN104077138B (zh) * 2014-06-27 2017-08-29 中国科学院计算技术研究所 一种集成网络路由器的众核处理器系统及其集成方法和实现方法
US9798519B2 (en) * 2014-07-02 2017-10-24 Via Alliance Semiconductor Co., Ltd. Standard format intermediate result
KR101844932B1 (ko) * 2014-09-16 2018-04-03 한국전자통신연구원 신호처리 알고리즘이 통합된 심층 신경망 기반의 음성인식 장치 및 이의 학습방법
US10061746B2 (en) * 2014-09-26 2018-08-28 Intel Corporation Instruction and logic for a vector format for processing computations
CN104219505A (zh) * 2014-09-29 2014-12-17 济南中维世纪科技有限公司 一种基于PCIe的多路高清模拟音视频采集系统
CN104376326B (zh) * 2014-11-02 2017-06-16 吉林大学 一种用于图像场景识别的特征提取方法
US20160139921A1 (en) * 2014-11-14 2016-05-19 Intel Corporation Vector instruction to compute coordiante of next point in a z-order curve
CN105703978A (zh) * 2014-11-24 2016-06-22 武汉物联远科技有限公司 智能家居控制系统和方法
EP3035204B1 (en) * 2014-12-19 2018-08-15 Intel Corporation Storage device and method for performing convolution operations
US9851970B2 (en) * 2014-12-23 2017-12-26 Intel Corporation Method and apparatus for performing reduction operations on a set of vector elements
CN105787888A (zh) * 2014-12-23 2016-07-20 联芯科技有限公司 人脸图像美化方法
CN104537630A (zh) * 2015-01-22 2015-04-22 厦门美图之家科技有限公司 一种基于年龄估计的图像美颜方法和装置
CN106034145B (zh) * 2015-03-12 2019-08-09 阿里巴巴集团控股有限公司 数据处理的方法和系统
CN106302837B (zh) * 2015-05-12 2019-08-06 青岛海信宽带多媒体技术有限公司 一种光网络单元的mac地址表管理方法及装置
CN104834747B (zh) * 2015-05-25 2018-04-27 中国科学院自动化研究所 基于卷积神经网络的短文本分类方法
CN104850845B (zh) * 2015-05-30 2017-12-26 大连理工大学 一种基于非对称卷积神经网络的交通标志识别方法
CN104915322B (zh) * 2015-06-09 2018-05-01 中国人民解放军国防科学技术大学 一种卷积神经网络硬件加速方法
US11755484B2 (en) * 2015-06-26 2023-09-12 Microsoft Technology Licensing, Llc Instruction block allocation
KR102371188B1 (ko) * 2015-06-30 2022-03-04 삼성전자주식회사 음성 인식 장치 및 방법과 전자 장치
CN105068998B (zh) * 2015-07-29 2017-12-15 百度在线网络技术（北京）有限公司 基于神经网络模型的翻译方法及装置
DE102015009981A1 (de) * 2015-07-31 2017-02-02 Eberhard Karls Universität Tübingen Verfahren und Vorrichtung zur Bildsynthese
US10198872B2 (en) * 2015-08-10 2019-02-05 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University 3D reconstruction and registration of endoscopic data
CN105069304B (zh) * 2015-08-18 2019-04-05 广东顺德中山大学卡内基梅隆大学国际联合研究院 一种基于机器学习的评估预测asd的装置
CN106484682B (zh) * 2015-08-25 2019-06-25 阿里巴巴集团控股有限公司 基于统计的机器翻译方法、装置及电子设备
CN105160340A (zh) * 2015-08-31 2015-12-16 桂林电子科技大学 一种车辆品牌识别系统及方法
EP3350690B1 (en) * 2015-09-19 2022-11-09 Microsoft Technology Licensing, LLC Implicit program order
US10789525B2 (en) * 2015-10-02 2020-09-29 Adobe Inc. Modifying at least one attribute of an image with at least one attribute extracted from another image
US10474627B2 (en) 2015-10-08 2019-11-12 Via Alliance Semiconductor Co., Ltd. Neural network unit with neural memory and array of neural processing units that collectively shift row of data received from neural memory
CN105405443A (zh) * 2015-10-23 2016-03-16 福州瑞芯微电子股份有限公司 基于ape格式的音频信号压缩处理系统及方法
WO2017077121A1 (en) * 2015-11-06 2017-05-11 Thomson Licensing Method for transfer of a style of a reference visual object to another visual object, and corresponding electronic device, computer readable program products and computer readable storage medium
US10691456B2 (en) * 2015-11-13 2020-06-23 International Business Machines Corporation Vector store instruction having instruction-specified byte count to be stored supporting big and little endian processing
CN105488565A (zh) * 2015-11-17 2016-04-13 中国科学院计算技术研究所 加速深度神经网络算法的加速芯片的运算装置及方法
CN105468546B (zh) * 2015-11-17 2017-04-12 中国科学院计算技术研究所 互连电路的数据处理装置和方法
CN105468335B (zh) * 2015-11-24 2017-04-12 中国科学院计算技术研究所 流水级运算装置、数据处理方法及片上网络芯片
CN105354006B (zh) * 2015-11-27 2017-11-21 中国科学院计算技术研究所 一种非线性函数的快速运算装置及其方法
CN105512676A (zh) * 2015-11-30 2016-04-20 华南理工大学 一种智能终端上的食物识别方法
CN106844368B (zh) * 2015-12-03 2020-06-16 华为技术有限公司 用于人机对话的方法、神经网络系统和用户设备
CN105609141B (zh) * 2015-12-18 2018-08-10 中国科学院计算技术研究所 一种用于自动校正访问存储装置数据的装置及方法
US20170177348A1 (en) * 2015-12-21 2017-06-22 Intel Corporation Instruction and Logic for Compression and Rotation
US10467201B1 (en) * 2015-12-23 2019-11-05 Massachusetts Mutual Life Insurance Company Systems and methods for integration and analysis of data records
US10482380B2 (en) * 2015-12-30 2019-11-19 Amazon Technologies, Inc. Conditional parallel processing in fully-connected neural networks
US20170193397A1 (en) * 2015-12-30 2017-07-06 Accenture Global Solutions Limited Real time organization pulse gathering and analysis using machine learning and artificial intelligence
US20170193361A1 (en) * 2015-12-31 2017-07-06 Microsoft Technology Licensing, Llc Neural network training performance optimization framework
US9760807B2 (en) * 2016-01-08 2017-09-12 Siemens Healthcare Gmbh Deep image-to-image network learning for medical image analysis
CN105721354B (zh) * 2016-01-18 2019-06-14 云南磊奥明科技有限公司 片上网络互联方法及装置
CN111580865B (zh) * 2016-01-20 2024-02-27 中科寒武纪科技股份有限公司 一种向量运算装置及运算方法
CN106991477B (zh) * 2016-01-20 2020-08-14 中科寒武纪科技股份有限公司 一种人工神经网络压缩编码装置和方法
CN111353589B (zh) * 2016-01-20 2024-03-01 中科寒武纪科技股份有限公司 用于执行人工神经网络正向运算的装置和方法
CN106991478B (zh) * 2016-01-20 2020-05-08 中科寒武纪科技股份有限公司 用于执行人工神经网络反向训练的装置和方法
CN105787557B (zh) * 2016-02-23 2019-04-19 北京工业大学 一种计算机智能识别的深层神经网络结构设计方法
KR101784944B1 (ko) * 2016-02-26 2017-10-12 삼성중공업 주식회사 과전압 억제필터의 구성방법
CN105719327B (zh) * 2016-02-29 2018-09-07 北京中邮云天科技有限公司 一种艺术风格化图像处理方法
CN205582481U (zh) * 2016-03-16 2016-09-14 中航华东光电（上海）有限公司 可加载个性化特征模型的语音识别系统
CN107203775B (zh) * 2016-03-18 2021-07-27 斑马智行网络(香港)有限公司 一种图像分类的方法、装置和设备
CN105844330B (zh) * 2016-03-22 2019-06-28 华为技术有限公司 神经网络处理器的数据处理方法及神经网络处理器
CN105869117B (zh) * 2016-03-28 2021-04-02 上海交通大学 一种针对深度学习超分辨率技术的gpu加速方法
CN105892989B (zh) * 2016-03-28 2017-04-12 中国科学院计算技术研究所 一种神经网络加速器及其运算方法
CN105912476A (zh) * 2016-04-06 2016-08-31 中国科学院计算技术研究所 片上重复寻址的方法及装置
CN105912667A (zh) * 2016-04-12 2016-08-31 玉环看知信息科技有限公司 一种信息推荐方法、装置及移动终端
WO2017177442A1 (zh) * 2016-04-15 2017-10-19 北京中科寒武纪科技有限公司 支持离散数据表示的人工神经网络正向运算装置和方法
CN105930902B (zh) * 2016-04-18 2018-08-10 中国科学院计算技术研究所 一种神经网络的处理方法、系统
CN107305484B (zh) * 2016-04-19 2021-11-05 中科寒武纪科技股份有限公司 一种非线性函数运算装置及方法
CN105869024A (zh) * 2016-04-20 2016-08-17 北京小米移动软件有限公司 商品的推荐方法及装置
CN105956608A (zh) * 2016-04-21 2016-09-21 恩泊泰（天津）科技有限公司 一种基于深度学习的目标定位、分类算法
CN105913039B (zh) * 2016-04-26 2020-08-18 北京光年无限科技有限公司 基于视觉和语音的对话数据交互处理方法及装置
CN106022468B (zh) * 2016-05-17 2018-06-01 成都启英泰伦科技有限公司 人工神经网络处理器集成电路及该集成电路的设计方法
CN106067031B (zh) * 2016-05-26 2019-05-24 北京新长征天高智机科技有限公司 基于人工纠错机制与深度学习网络协作机器视觉识别系统
CN105895082A (zh) * 2016-05-30 2016-08-24 乐视控股（北京）有限公司 声学模型训练方法、语音识别方法及装置
CN106095834A (zh) * 2016-06-01 2016-11-09 竹间智能科技（上海）有限公司 基于话题的智能对话方法及系统
CN106066783A (zh) * 2016-06-02 2016-11-02 华为技术有限公司 基于幂次权重量化的神经网络前向运算硬件结构
CN106096542B (zh) * 2016-06-08 2020-02-11 中国科学院上海高等研究院 基于距离预测信息的图像视频场景识别方法
CN106127672B (zh) * 2016-06-21 2019-03-12 南京信息工程大学 基于fpga的图像纹理特征提取算法
CN106126507B (zh) * 2016-06-22 2019-08-09 哈尔滨工业大学深圳研究生院 一种基于字符编码的深度神经翻译方法及系统
CN106228512A (zh) * 2016-07-19 2016-12-14 北京工业大学 基于学习率自适应的卷积神经网络图像超分辨率重建方法
CN106228162B (zh) 2016-07-22 2019-05-17 王威 一种基于深度学习的移动机器人快速物体识别方法
CN106296667A (zh) * 2016-08-01 2017-01-04 乐视控股（北京）有限公司 手形检测方法和系统
CN106250103A (zh) * 2016-08-04 2016-12-21 东南大学 一种卷积神经网络循环卷积计算数据重用的系统
US9864933B1 (en) * 2016-08-23 2018-01-09 Jasmin Cosic Artificially intelligent systems, devices, and methods for learning and/or using visual surrounding for autonomous object operation
CN106408595A (zh) * 2016-08-31 2017-02-15 上海交通大学 一种基于神经网络画风学习的图像渲染方法
WO2018042388A1 (en) * 2016-09-02 2018-03-08 Artomatix Ltd. Systems and methods for providing convolutional neural network based image synthesis using stable and controllable parametric models, a multiscale synthesis framework and novel network architectures
CN106408086A (zh) * 2016-09-12 2017-02-15 上海影城有限公司 用于图像优化的深度学习神经网络处理方法及系统
CN106503055B (zh) * 2016-09-27 2019-06-04 天津大学 一种从结构化文本到图像描述的生成方法
CN106650922B (zh) * 2016-09-29 2019-05-03 清华大学 硬件神经网络转换方法、计算装置、软硬件协作系统
WO2018058509A1 (en) * 2016-09-30 2018-04-05 Intel Corporation Dynamic neural network surgery
CN116823593A (zh) * 2016-10-21 2023-09-29 谷歌有限责任公司 风格化输入图像
CN106548208B (zh) * 2016-10-28 2019-05-28 杭州米绘科技有限公司 一种照片图像快速智能风格化方法
CN106778472A (zh) * 2016-11-17 2017-05-31 成都通甲优博科技有限责任公司 基于深度学习的输电走廊常见侵入物目标检测与识别方法
CN106780367B (zh) * 2016-11-28 2019-11-15 上海大学 基于字典学习的hdr照片风格转移方法
US10916001B2 (en) * 2016-11-28 2021-02-09 Adobe Inc. Facilitating sketch to painting transformations
CN107239824A (zh) * 2016-12-05 2017-10-10 北京深鉴智能科技有限公司 用于实现稀疏卷积神经网络加速器的装置和方法
CN106778928B (zh) * 2016-12-21 2020-08-04 广州华多网络科技有限公司 图像处理方法及装置
CN106815321A (zh) * 2016-12-27 2017-06-09 深圳前海勇艺达机器人有限公司 基于智能聊天机器人的聊天方法及装置
CN106782501B (zh) * 2016-12-28 2020-07-24 百度在线网络技术（北京）有限公司 基于人工智能的语音特征提取方法和装置
CN106604216A (zh) * 2016-12-31 2017-04-26 广州博冠光电技术有限公司 一种双向语音与操作控制数据的传输控制方法及系统
CN106775599B (zh) * 2017-01-09 2019-03-01 南京工业大学 递归神经网络的多计算单元粗粒度可重构系统及方法
CN106898350A (zh) * 2017-01-16 2017-06-27 华南理工大学 一种基于深度学习的智能工业机器人语音交互与控制方法
CN106844627B (zh) * 2017-01-20 2020-06-19 竹间智能科技（上海）有限公司 基于对话系统的在线学习方法及装置
CN106845549B (zh) * 2017-01-22 2020-08-21 珠海习悦信息技术有限公司 一种基于多任务学习的场景与目标识别的方法及装置
CN106709532B (zh) * 2017-01-25 2020-03-10 京东方科技集团股份有限公司 图像处理方法和装置
CN106952235B (zh) * 2017-02-10 2019-07-26 维沃移动通信有限公司 一种图像处理方法和移动终端
US10482639B2 (en) * 2017-02-21 2019-11-19 Adobe Inc. Deep high-resolution style synthesis
CN106951961B (zh) * 2017-02-24 2019-11-26 清华大学 一种粗粒度可重构的卷积神经网络加速器及系统
CN107066239A (zh) * 2017-03-01 2017-08-18 智擎信息系统（上海）有限公司 一种实现卷积神经网络前向计算的硬件结构
CN107038159B (zh) * 2017-03-09 2019-07-12 清华大学 一种基于无监督领域自适应的神经网络机器翻译方法
CN106850673A (zh) * 2017-03-09 2017-06-13 福建省汽车工业集团云度新能源汽车股份有限公司 基于声纹识别的汽车用户登入方法及装置
CN106887225B (zh) * 2017-03-21 2020-04-07 百度在线网络技术（北京）有限公司 基于卷积神经网络的声学特征提取方法、装置和终端设备
CN106920545B (zh) * 2017-03-21 2020-07-28 百度在线网络技术（北京）有限公司 基于人工智能的语音特征提取方法和装置
CN106898353A (zh) * 2017-03-23 2017-06-27 东华理工大学 一种智能家居语音控制系统及其语音识别方法
CN107169503B (zh) * 2017-03-27 2020-05-22 中国科学院深圳先进技术研究院 一种室内场景的分类方法及装置
CN106970896B (zh) * 2017-03-30 2020-05-12 中国人民解放军国防科学技术大学 面向向量处理器的二维矩阵卷积的向量化实现方法
CN106952224B (zh) * 2017-03-30 2019-08-13 电子科技大学 一种基于卷积神经网络的图像风格转移方法
US10152768B2 (en) * 2017-04-14 2018-12-11 Facebook, Inc. Artifact reduction for image style transfer
CN107194938A (zh) * 2017-04-17 2017-09-22 上海大学 基于深度卷积神经网络的图像轮廓检测方法
CN107133222A (zh) * 2017-04-17 2017-09-05 中译语通科技（北京）有限公司 一种基于异质架构的实时语言转换装置及转换方法
CN107092883A (zh) 2017-04-20 2017-08-25 上海极链网络科技有限公司 物体识别追踪方法
CN107193773A (zh) * 2017-04-20 2017-09-22 北京安云世纪科技有限公司 一种数据处理方法、装置及移动终端
CN107067825A (zh) * 2017-04-27 2017-08-18 四川九洲空管科技有限责任公司 一种机载防撞系统的语音告警系统及其语音告警方法
CN107124609A (zh) * 2017-04-27 2017-09-01 京东方科技集团股份有限公司 一种视频图像的处理系统、其处理方法及显示装置
CN107171932B (zh) * 2017-04-27 2021-06-08 腾讯科技（深圳）有限公司 一种图片风格转换方法、装置及系统
US20200193225A1 (en) * 2017-04-28 2020-06-18 Toyota Motor Europe System and method for detecting objects in a digital image, and system and method for rescoring object detections
CN107247930A (zh) * 2017-05-26 2017-10-13 西安电子科技大学 基于cnn和选择性注意机制的sar图像目标检测方法
CN107291704B (zh) * 2017-05-26 2020-12-11 北京搜狗科技发展有限公司 处理方法和装置、用于处理的装置
US10504267B2 (en) * 2017-06-06 2019-12-10 Adobe Inc. Generating a stylized image or stylized animation by matching semantic features via an appearance guide, a segmentation guide, and/or a temporal guide
CN107301383B (zh) * 2017-06-07 2020-11-24 华南理工大学 一种基于Fast R-CNN的路面交通标志识别方法
CN107221337B (zh) * 2017-06-08 2018-08-31 腾讯科技（深圳）有限公司 数据滤波方法、多人语音通话方法以及相关设备
CN107240185B (zh) * 2017-06-23 2019-09-20 深圳怡化电脑股份有限公司 一种冠字号识别方法、装置、设备及存储介质
US9959272B1 (en) * 2017-07-21 2018-05-01 Memsource a.s. Automatic classification and translation of written segments
US11227108B2 (en) * 2017-09-11 2022-01-18 Nec Corporation Convolutional neural network architecture with adaptive filters
WO2019071618A1 (zh) * 2017-10-09 2019-04-18 华为技术有限公司 一种图像处理方法及设备
EP3627397B1 (en) * 2017-10-20 2022-07-27 Shanghai Cambricon Information Technology Co., Ltd Processing method and apparatus
CN107730474B (zh) * 2017-11-09 2022-02-22 京东方科技集团股份有限公司 图像处理方法、处理装置和处理设备
CN107977704B (zh) * 2017-11-10 2020-07-31 中国科学院计算技术研究所 权重数据存储方法和基于该方法的神经网络处理器
US11501153B2 (en) * 2017-12-28 2022-11-15 Intel Corporation Methods and apparatus for training a neural network
US11113578B1 (en) * 2020-04-13 2021-09-07 Adobe, Inc. Learned model-based image rendering

Patent Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1349159A (zh) * 2001-11-28 2002-05-15 中国人民解放军国防科学技术大学 微处理器向量处理方法
CN101710272A (zh) * 2009-10-28 2010-05-19 北京龙芯中科技术服务中心有限公司 指令调度装置和方法
CN101833441A (zh) * 2010-04-28 2010-09-15 中国科学院自动化研究所 并行向量处理引擎结构
CN103119555A (zh) * 2010-09-24 2013-05-22 Arm有限公司 下一指令类型字段
CN102262525A (zh) * 2011-08-29 2011-11-30 孙瑞琛 基于矢量运算的矢量浮点运算装置及方法
CN102880341A (zh) * 2012-08-29 2013-01-16 北京集创北方科技有限公司 触摸屏数据处理系统、方法及专用alu
CN105512723A (zh) * 2016-01-20 2016-04-20 南京艾溪信息科技有限公司 一种用于稀疏连接的人工神经网络计算装置和方法
CN106991077A (zh) * 2016-01-20 2017-07-28 南京艾溪信息科技有限公司 一种矩阵计算装置
CN106991073A (zh) * 2016-01-20 2017-07-28 南京艾溪信息科技有限公司 用于向量运算的数据读写调度器及保留站
CN107301454A (zh) * 2016-04-15 2017-10-27 北京中科寒武纪科技有限公司 支持离散数据表示的人工神经网络反向训练装置和方法
CN107301453A (zh) * 2016-04-15 2017-10-27 北京中科寒武纪科技有限公司 支持离散数据表示的人工神经网络正向运算装置和方法
CN106227507A (zh) * 2016-07-11 2016-12-14 姚颂 计算系统及其控制器
CN106447034A (zh) * 2016-10-27 2017-02-22 中国科学院计算技术研究所 一种基于数据压缩的神经网络处理器、设计方法、芯片

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
《VEGAS:Soft Vector Processor with Scratchpad Memory》;Christopher H. Chou等;《FPGA’11 Proceedings of the 19th ACM/SIGDA International symposium on Field programmable gate arrays》;20110227;第15-24页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN107895191B (zh) 2022-02-22
CN109117948A (zh) 2019-01-01
CN109062607B (zh) 2021-09-21
CN108874444A (zh) 2018-11-23
CN109086075A (zh) 2018-12-25
CN107832843B (zh) 2021-09-21
CN108874445A (zh) 2018-11-23
CN111160548A (zh) 2020-05-15
CN109063830A (zh) 2018-12-21
CN109034383A (zh) 2018-12-18
CN109062606A (zh) 2018-12-21
CN109086074A (zh) 2018-12-25
CN109117948B (zh) 2021-10-19
CN109003603A (zh) 2018-12-14
CN109542514B (zh) 2021-01-05
CN108958801B (zh) 2021-06-25
CN109542515A (zh) 2019-03-29
US20210150685A1 (en) 2021-05-20
CN109523020A (zh) 2019-03-26
CN109117184A (zh) 2019-01-01
CN107992486A (zh) 2018-05-04
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