KR20230172437A

KR20230172437A - 데이터 처리 장치, 방법, 전자 기기 및 저장 매체

Info

Publication number: KR20230172437A
Application number: KR1020230174092A
Authority: KR
Inventors: 룬제 리; 시유 주; 바오위 저우
Original assignee: 쿤룬신 테크놀로지(베이징) 캄파니 리미티드
Priority date: 2023-03-31
Filing date: 2023-12-05
Publication date: 2023-12-22
Also published as: US20240126610A1; JP2024015239A; CN116243984A

Abstract

본 개시는 데이터 처리 장치를 제공하며, 인공 지능 기술 분야, 특히 칩 기술 분야와 멀티 스레드 병렬 기술 분야에 관한 것이다. 해당 장치는, 제1 목표 저장 유닛; 및 목표 데이터의 데이터량이 제1 목표 저장 유닛의 용량보다 작거나 같다는 것을 결정한 것에 응답하여, 목표 데이터의 데이터량과 제1 목표 저장 유닛의 용량에 따라 초기 스레드 수를 결정하는 것 - 여기서, 목표 데이터는 처리될 입력 데이터, 처리될 가중치 데이터 및 출력 데이터를 포함함 -; 및 초기 스레드 수가 미리 설정된 스레드 수보다 크거나 같다는 것을 결정한 것에 응답하여, 초기 스레드 수에 따라 제1 실행 가능 태스크 수를 결정하도록 구성되는 프로세서를 포함한다. 본 개시는 또한 데이터 처리 방법, 전자 기기 및 저장 매체를 제공한다.

Description

데이터 처리 장치, 방법, 전자 기기 및 저장 매체{Data processing devices, methods, electronic devices and storage media}

본 개시는 인공 지능 기술 분야, 특히 칩 기술 분야와 멀티 스레드 병렬 기술 분야에 관한 것이다. 보다 구체적으로는, 본 개시는 데이터 처리 장치, 방법, 전자 기기 및 저장 매체를 제공한다.

인공 지능 기술의 발전에 따라 모델 추론 또는 모델 훈련 태스크를 병렬로 실행할 수 있다.

본 개시는 데이터 처리 장치, 방법, 기기 및 저장 매체를 제공한다.

본 개시의 일 측면에 따르면, 데이터 처리 장치를 제공하며, 해당 장치는, 제1 목표 저장 유닛; 및 목표 데이터의 데이터량이 제1 목표 저장 유닛의 용량보다 작거나 같다는 것을 결정한 것에 응답하여, 목표 데이터의 데이터량과 제1 목표 저장 유닛의 용량에 따라 초기 스레드 수를 결정하는 것 - 여기서, 목표 데이터는 처리될 입력 데이터, 처리될 가중치 데이터 및 출력 데이터를 포함함 -; 및 초기 스레드 수가 미리 설정된 스레드 수보다 크거나 같다는 것을 결정한 것에 응답하여, 초기 스레드 수에 따라 제1 실행 가능 태스크 수를 결정하도록 구성되는 프로세서를 포함한다.

본 개시의 다른 측면에 따르면, 데이터 처리 방법을 제공하며, 해당 방법은, 목표 데이터의 데이터량이 제1 목표 저장 유닛의 용량보다 작거나 같다는 것을 결정한 것에 응답하여, 목표 데이터의 데이터량과 제1 목표 저장 유닛의 용량에 따라 초기 스레드 수를 결정하는 것 - 여기서, 목표 데이터는 처리될 입력 데이터, 처리될 가중치 데이터 및 출력 데이터를 포함함 -; 및 초기 스레드 수가 미리 설정된 스레드 수보다 크거나 같다는 것을 결정한 것에 응답하여 초기 스레드 수에 따라 제1 실행 가능 태스크 수를 결정하는 것을 포함한다.

본 개시의 다른 측면에 따르면, 전자 기기를 제공하며, 본 개시가 제공하는 데이터 처리 장치를 포함한다.

본 개시의 다른 측면에 따르면, 적어도 하나의 프로세서; 및 적어도 하나의 프로세서와 통신 연결된 메모리를 포함하며, 여기서, 메모리는 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행 가능한 명령어가 저장되어 있고, 명령어는 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되어, 적어도 하나의 프로세서로 하여금 본 개시에 따라 제공된 방법을 실행할 수 있게 하는 전자 기기를 제공한다.

본 개시의 다른 측면에 따르면, 컴퓨터로 하여금 본 개시가 제공한 방법을 실행하게 하기 위한 컴퓨터 명령어가 저장되어 있는 비휘발성 컴퓨터 판독 가능 저장 매체를 제공한다.

본 개시의 다른 측면에 따르면, 프로세서에 의해 실행될 시에 본 개시가 제공한 방법을 구현하는 컴퓨터 프로그램을 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품을 제공한다.

이 부분에서 설명한 내용은 본 개시의 실시예의 핵심 또는 중요한 특징들을 표시하기 위한 것이 아니며, 본 개시의 범위를 한정하는 데 사용하지 않는다는 것을 이해해야 한다. 본 개시의 기타 특징은 아래의 명세서를 통해 쉽게 이해할 수 있게 될 것이다.

도면은 본 방안을 보다 잘 이해하는데 사용되며, 본 개시에 대한 한정이 되지 않는다. 그 중에,
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 데이터 처리 장치의 개략 블록도이며,
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 데이터 처리 장치의 원리도이며,
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 데이터 처리 방법의 흐름도이며,
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 기기의 개략 블록도이며,
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 데이터 처리 방법을 적용할 수 있는 전자 기기의 블록도이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 예시적인 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 이해를 돕기 위하여 그 중에는 본 출원의 실시예의 다양한 세부사항이 포함되어 있으며, 이들을 단지 예시적인 것으로 간주해야 한다. 따라서, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 출원의 범위 및 사상을 벗어나는 것이 없이 여기서 설명된 실시예에 대해 다양한 변경 및 수정을 진행할 수 있음을 인식해야 한다. 마찬가지로, 명확하고 간결하기 위하여, 아래 설명 중에는 공지 기능 또는 구성에 대한 설명은 생략하도록 한다.

딥러닝 모델을 이용하여 추론하는 과정에서 방향 비순환 그래프(Direction Asyclic Graph: DAG)의 태스크 매핑 전략을 기반으로, 모델 추론 태스크를 여러 하위 태스크로 나눌 수 있다. 서로 다른 하위 태스크를 서로 다른 태스크 대기 행렬에 설정하여 여러 하위 태스크를 병렬로 실행할 수 있다. 여러 하위 태스크가 완료된 후 모델 추론 태스크의 실행 결과를 얻을 수 있다.

중앙 처리 장치(Central Processing Unit: CPU)와 그래픽 프로세서(Graphic Processing Unit: GPU)를 포함한 이기종 하드웨어 플랫폼을 이용하여 모델 추론 태스크를 실행할 수 있다. 그래픽 프로세서의 병렬 처리 능력과 방향 비순환 그래프를 결합하여 이기종 기기의 효율성을 향상하도록 하기 위해, 서로 다른 태스크의 실행 관계 정보에 따라 방향 비순환 그래프를 결정할 수 있다. 예를 들어, 모델 추론 태스크에는 많은 매트릭스 연산이 포함된다. 그래픽 처리 유닛은 매트릭스 계산 시간을 크게 줄이고 모델 추론 태스크의 실행 효율을 향상시킬 수 있다.

서로 다른 데이터 간의 의존 관계를 기반으로 이기종 하드웨어 플랫폼의 리소스를 스케줄링할 수 있다. 그러나, 이기종 하드웨어 플랫폼의 경우, 모델 추론 태스크를 보다 세분화하게 분할하기 어렵다. 예를 들어, 대규모 배치(batchsize)의 데이터를 효과적으로 처리하기 어렵다.

이기종 하드웨어 플랫폼에서 중앙 처리 장치는 호스트(host) 측으로, 그래픽 프로세서는 기기(device) 측으로 사용할 수 있다. 호스트 측에서 기기 측으로 데이터를 전송할 수 있다. 예를 들어, 데이터를 기기 측의 여러 그래픽 프로세서 코어에 개별적으로 전송하여 그래픽 프로세서를 이용하여 매트릭스 컴퓨팅의 병렬 가속화를 구현할 수 있다. 그래픽 프로세서는 다양한 레벨의 고속 동적 램(DRAM)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 그래픽 프로세서에는 레벨 0의 고속 동적 램(L0), 레벨 1의 고속 동적 램(L1), 레벨 2의 고속 동적 램(L2), 레벨 3의 고속 동적 램(L3) 및 레벨 4의 고속 동적 램(L4)가 포함될 수 있다. 레벨 4의 고속 동적 램의 용량이 가장 크다. 모든 프로세서 코어는 모두 레벨 4의 고속 동적 램에서 데이터를 읽고 기입할 수 있다. 레벨 0의 고속 동적 램로부터 레벨 2의 고속 동적 램까지의 용량이 비교적 작아, 딥러닝 모델의 가중치 데이터나 입력 데이터를 저장하기 어렵다.

레벨 3의 고속 동적 램의 대역폭은 예를 들어 레벨 4의 고속 동적 램의 2배일 수 있다. 레벨 3의 고속 동적 램의 용량과 대역폭을 충분히 이용하기 위해 본 개시는 데이터 처리 장치를 제공하며, 아래에 설명하기로 한다.

도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 데이터 처리 장치의 개략 블록도이다.

도 1에 도시된 바와 같이, 데이터 처리 장치(100)는 제1 목표 저장 유닛(110) 및 프로세서(120)를 포함할 수 있다.

제1 목표 저장 유닛(110)은 레벨 3의 고속 동적 램일 수 있다.

프로세서(120)는 목표 데이터의 데이터량이 제1 목표 저장 유닛의 용량보다 작거나 같다는 것을 결정한 것에 응답하여, 목표 데이터의 데이터량과 제1 목표 저장 유닛의 용량에 따라 초기 스레드 수를 결정하며, 초기 스레드 수가 미리 설정된 스레드 수보다 크거나 같다는 것을 결정한 것에 응답하여, 초기 스레드 수에 따라 제1 실행 가능 태스크 수를 결정도록 구성될 수 있다.

본 개시의 실시예에서 프로세서는 복수의 프로세서 코어를 포함할 수 있다. 프로세서는 그래픽 프로세서, 신경망 프로세서（Neural network Processing Unit: NPU）등의 프로세서 중 적어도 하나일 수 있다.

본 개시의 실시예에서, 목표 데이터는 처리될 입력 데이터, 처리될 가중치 데이터 및 출력 데이터를 포함한다. 예를 들어, 처리될 입력 데이터는 딥러닝 모델의 입력 데이터일 수 있다. 처리될 가중치 데이터는 딥러닝 모델의 여러 연산자 각각의 가중치 데이터를 포함할 수 있다. 출력 데이터는 딥러닝 모델의 출력 데이터를 포함할 수 있다.

본 개시의 실시예에서, 목표 데이터의 데이터량이 제1 목표 저장 유닛의 용량보다 작거나 같은지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 목표 데이터의 데이터량이 16메가바이트(Mbyte)인 것을 예시로 한다. 제1 목표 저장 유닛의 용량은 64메가바이트일 수 있다. 목표 데이터의 데이터량이 제1 목표 저장 유닛의 용량보다 작은 것을 결정할 수 있다. 그다음, 목표 데이터의 데이터량과 제1 목표 저장 유닛의 용량에 따라 초기 스레드 수를 4로 결정할 수 있다. 즉, 제1 저장 유닛은 4개의 목표 데이터를 저장할 수 있다.

본 개시의 실시예에서, 미리 설정된 스레드 데이터는 1일 수 있다. 초기 스레드 수가 4일 때, 초기 스레드 수가 미리 설정된 스레드 수보다 크다는 것을 결정할 수 있다. 초기 스레드 수를 제1 실행 가능 태스크 수로 할 수 있다.

본 개시의 실시예를 통해, 모델 훈련 또는 추론 과정에서, 데이터량이 비교적 작은 경우, 복수의 목표 데이터를 제1 목표 저장 유닛에 저장하여 제1 목표 저장 유닛의 대역폭과 용량을 충분히 이용하고 데이터 처리 효율을 향상시킬 수 있다.

실행 가능 태스크 수를 결정한 후, 실행 가능 태스크 수의 태스크를 병렬로 실행할 수 있으며, 아래에서 추가로 설명하기로 한다.

일부 실시예에서, 프로세서(120)는 또한, 제1 실행 가능 태스크 수의 처리될 데이터를 제1 목표 저장 유닛에 기입하도록 구성될 수 있다. 본 개시의 실시예에서, 처리될 데이터는 처리될 입력 데이터와 처리될 가중치 데이터를 포함한다. 예를 들어, 제1 실행 가능 태스크 수가 4일 때, 4세트의 처리될 입력 데이터와 처리될 가중치 데이터를 제1 목표 저장 유닛에 기입할 수 있다.

일부 실시예에서, 프로세서(120)는 또한, 제1 실행 가능 태스크 수의 태스크를 병렬로 실행하여 제1 실행 가능 태스크 수의 출력 데이터를 얻도록 구성될 수 있다. 본 개시의 실시예에서, 태스크는 처리될 가중치 데이터를 이용하여 처리될 입력 데이터를 처리하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 제1 실행 가능 태스크 수가 4인 경우, 4개의 태스크를 병렬로 실행하여 4개의 출력 데이터를 얻을 수 있다.

일부 실시예에서, 프로세서(120)는 또한, 제1 실행 가능 수의 출력 데이터를 제1 목표 저장 유닛에 기입하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 4개의 출력 데이터를 제1 목표 저장 유닛에 기입할 수 있다. 본 개시의 실시예를 통해, 제1 목표 저장 유닛에 저장된 처리될 입력 데이터를 병렬로 처리할 수 있으며, 인공지능 칩의 병렬 처리 능력을 충분히 발휘하여 데이터 처리 효율을 향상시킬 수 있다.

위에서 목표 데이터의 데이터량이 제1 목표 저장 유닛의 용량보다 작거나 같은 것을 예시로 설명하였지만, 본 개시는 이에 한정되지 않음을 이해할 수 있으며, 아래 추가로 설명하기로 한다.

도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 데이터 처리 장치의 개략도이다.

도 2 에 도시된 바와 같이, 프로세서는 적어도 하나의 명령어를 실행하여 동작 S201을 구현하도록 구성될 수 있다. 동작 S201에서, 처리될 입력 데이터와 처리될 출력 데이터의 데이터량의 합이 제1 목표 저장 유닛의 용량보다 작거나 같은지 여부를 결정한다. 예를 들어, 제1 목표 데이터를 예로 들면, 제1 목표 데이터의 데이터량은 16메가바이트이다. 제1 목표 저장 유닛의 용량은 64메가바이트일 수 있다. 제1 목표 데이터의 처리될 입력 데이터와 처리될 가중치 데이터의 데이터량의 합이 제1 목표 저장 유닛의 용량보다 작다는 것을 결정할 수 있으며, 아래 동작 S202와 결합하여 추가로 설명하기로 한다.

일부 실시예에서, 프로세서는 또한, 처리될 입력 데이터와 처리될 출력 데이터의 데이터량의 합이 제1 목표 저장 유닛의 용량보다 작거나 같다는 것을 결정한 것에 응답하여 적어도 하나의 명령어를 실행하여 동작 S202를 구현하도록 구성될 수 있다. 동작 S202에서, 목표 데이터의 데이터량이 제1 목표 저장 유닛의 용량보다 작거나 같은지 여부를 결정한다. 예를 들어, 제1 목표 데이터의 데이터량이 제1 목표 저장 유닛의 용량보다 작은 것을 결정할 수 있다.

본 개시의 실시예에서, 프로세서는 또한, 목표 데이터의 수량이 제1 목표 저장 유닛의 용량보다 작거나 같다는 것을 결정한 것에 응답하여 적어도 하나의 명령어를 실행하여 동작 S210을 구현하도록 구성될 수 있다. 동작 S210에서, 목표 데이터의 데이터량과 제1 목표 저장 유닛의 용량에 따라 초기 스레드 수를 결정한다. 예를 들어, 제1 목표 데이터의 데이터량과 제1 목표 저장 유닛의 용량에 따라 초기 스레드 수를 4로 결정한다. 제1 저장 유닛은 4개의 제1 목표 데이터를 저장할 수 있다.

그다음, 본 개시의 실시예에서, 프로세서는 또한, 적어도 하나의 명령어를 실행하여 동작 S221를 구현하도록 구성될 수 있다. 동작 S221에서, 초기 스레드 수가 미리 설정된 스레드 수보다 큰지 여부를 결정한다. 미리 설정된 스레드 수가 1 인 것을 예시로 하여, 초기 스레드 수가 4일 때, 초기 스레드 수가 미리 설정된 스레드 수보다 크다는 것을 결정할 수 있다.

본 개시의 실시예에서, 프로세서는 또한, 초기 스레드 수가 미리 설정된 스레드 수보다 크다는 것을 결정한 것에 응답하여 적어도 하나의 명령어를 실행하여, 동작 S222를 구현하도록 구성될 수 있다. 동작 S222에서, 초기 스레드 수에 따라 제1 실행 가능 태스크 수를 결정한다. 예를 들어, 초기 스레드 수를 제1 실행 가능 태스크 수로 할 수 있다. 제1 실행 가능 태스크 수는 4일 수 있다.

위에서 실행 가능 태스크 수를 결정하는 방식에 대해 설명하였음을 이해할 수 있으며, 아래 태스크 실행의 일부 방식에 대해 설명하기로 한다.

본 개시의 실시예에서, 프로세서는 또한, 제1 실행 가능 태스크 수의 처리될 데이터를 제1 목표 저장 유닛에 기입하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 처리될 데이터는 처리될 입력 데이터와 처리될 가중치 데이터를 포함할 수 있다. 제1 실행 가능 태스크 수가 4일 때, 4개의 제1 목표 데이터 각각의 처리될 입력 데이터와 처리될 가중치 데이터를 제1 목표 저장 유닛에 각각 기입할 수 있다.

본 개시의 실시예에서, 프로세서는 또한, 제1 실행 가능 태스크 수의 태스크를 병렬로 실행하여 제1 실행 가능 태스크 수의 출력 데이터를 얻도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 태스크는 처리될 가중치 데이터를 이용하여 처리될 입력 데이터를 처리하는 것을 포함할 수 있다. 제1 실행 가능 태스크 수가 4인 경우, 4개의 태스크를 병렬로 실행하여 4개의 출력 데이터를 얻을 수 있다.

본 개시의 실시예에서, 프로세서는 또한, 제1 실행 가능 수의 출력 데이터를 제1 목표 저장 유닛에 기입하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 4개의 출력 데이터를 제1 목표 저장 유닛에 기입할 수 있다.

위에서 제1 목표 데이터를 예시로 본 개시를 설명하였음이 이해될 수 있으며, 아래 제2 목표 데이터를 예시로 본 개시를 추가로 설명하기로 한다. 제2 목표 데이터의 데이터량은 64메가바이트일 수 있다.

일부 실시예에서, 데이터 처리 장치는 제2 목표 저장 유닛을 더 포함할 수 있으며, 제2 목표 저장 유닛의 용량은 제1 목표 저장 유닛의 용량보다 클 수 있다. 예를 들어, 제2 목표 저장 유닛은 글로벌 저장(Global Memory: GM) 유닛일 수 있으며, 위에서 언급한 레벨 4의 고속 동적 램일 수도 있다.

도 2 에 도시된 바와 같이, 프로세서는 적어도 하나의 명령어를 실행하여 동작 S201을 구현하도록 구성될 수 있다. 동작 S201에서, 처리될 입력 데이터와 처리될 출력 데이터의 데이터량의 합이 제1 목표 저장 유닛의 용량보다 작거나 같은지 여부를 결정한다. 예를 들어, 제2 목표 데이터의 데이터량은 64메가바이트일 수 있고, 제1 목표 저장 유닛의 용량은 64메가바이트일 수 있다. 제2 목표 데이터는 처리될 입력 데이터, 처리될 가중치 데이터 및 출력 데이터를 포함할 수 있다. 제2 목표 데이터의 처리될 입력 데이터와 출력 데이터의 데이터량의 합이 제1 목표 저장 유닛의 용량보다 작을 수 있다.

일부 실시예에서, 프로세서는 또한, 처리될 입력 데이터와 처리될 출력 데이터의 데이터량의 합이 제1 목표 저장 유닛의 용량보다 작거나 같다는 것을 결정한 것에 응답하여, 적어도 하나의 명령어를 실행하여 동작 S202를 구현하도록 구성될 수 있다. 동작 S202에서, 목표 데이터의 데이터량이 제1 목표 저장 유닛의 용량보다 작거나 같은지 여부를 결정한다. 예를 들어, 제2 목표 데이터의 데이터량이 제1 목표 저장 유닛의 용량과 같다는 것을 결정할 수 있다.

본 개시의 실시예에서, 프로세서는 또한, 목표 데이터의 수량이 제1 목표 저장 유닛의 용량보다 작거나 같다는 것을 결정한 것에 응답하여 적어도 하나의 명령어를 실행하도록 구성되어 동작 S210을 구현할 수 있다. 동작 S210에서, 목표 데이터의 데이터량과 제1 목표 저장 유닛의 용량에 따라 초기 스레드 수를 결정한다. 예를 들어, 제2 목표 데이터의 데이터량과 제1 목표 저장 유닛의 용량에 따라 초기 스레드 수를 1로 결정할 수 있다. 제1 저장 유닛은 1개의 제2 목표 데이터를 저장할 수 있다.

그다음, 본 개시의 실시예에서, 프로세서는 또한 적어도 하나의 명령어를 실행하여 동작 S221를 구현하도록 구성될 수 있다. 동작 S221에서, 초기 스레드 수가 미리 설정된 스레드 수보다 큰지 여부를 결정한다. 미리 설정된 스레드 수가 1인 것을 예시로 하여, 초기 스레드 수가 1일 때, 초기 스레드 수가 미리 설정된 스레드 수와 같다는 것을 결정할 수 있다.

본 개시의 실시예에서, 프로세서는 또한, 초기 스레드 수가 미리 설정된 스레드 수보다 작거나 같다는 것을 결정한 것에 응답하여 적어도 하나의 명령어를 실행하여 동작 S231을 구현하도록 구성될 수 있다. 동작 S231에서, 프로세서가 목표 데이터를 처리하는 데에 필요한 리소스의 양에 따라 제1 태스크 수를 결정한다. 예를 들어, 제1의 제2 목표 데이터의 제1 처리될 입력 데이터와 제1 처리될 가중치 데이터를 제1 목표 저장 유닛에 기입한다. 제2의 제2 목표 데이터의 제2 처리될 입력 데이터와 제2 처리될 가중치 데이터를 제2 목표 저장 유닛에 기입한다. 프로세서를 이용하여 제1 처리될 입력 데이터와 제2 처리될 입력 데이터를 각각 처리하여 테스트 실행에 기반하여 프로세서가 목표 데이터를 처리하는 데에 필요한 리소스의 양을 결정할 수 있다. 그다음, 여러 차례의 테스트 실행을 진행할 수 있다. i번째 테스트 실행에서, 제2 목표 저장 유닛 중의 처리될 입력 데이터의 수는 i개일 수 있다. i+1번째 테스트 실행에서, 제2 목표 저장 유닛 중의 처리될 입력 데이터의 수는 i+1개일 수 있다. I번째 테스트 실행시, 제2 목표 저장 유닛 중의 처리될 입력 데이터의 수는 I개일 수 있다. I번째 테스트 실행 시, 프로세서의 사용률이 100%에 가까우면 제1 태스크 수가 I임을 결정할 수 있다. I는 1보다 큰 정수일 수 있고, i는 1보다 크거나 같고 I보다 작은 정수일 수 있다.

본 개시의 실시예에서, 프로세서는 또한 적어도 하나의 명령어를 실행하여 동작 S232를 구현하도록 구성될 수 있다. 동작 S232에서, 제1 태스크 수와 초기 스레드 수에 따라 제2 실행 가능 태스크 수를 결정한다. 예를 들어, 제1 태스크 수가 I이고 초기 스레드 수가 1인 경우, 제2 실행 가능 태스크 수가 I+1임을 결정할 수 있다. 본 개시의 실시예를 통해, 데이터량이 비교적 큰 경우, 복수의 목표 데이터를 제1 목표 저장 유닛과 제2 목표 저장 유닛에 각각 저장하여 제1 목표 저장 유닛의 대역폭을 충분히 이용할 수 있고, 제2 목표 저장 유닛의 용량도 충분히 이용할 수 있어 데이터 처리 효율을 더욱 향상시키는 유리하다.

본 개시의 실시예에서, 프로세서는 또한, 초기 스레드 수의 처리될 데이터를 제1 목표 저장 유닛에 기입하도록 구성될 수 있다. 처리될 데이터는 처리될 입력 데이터와 처리될 가중치 데이터를 포함한다. 예를 들어, 1개의 제2 목표 데이터의 처리될 입력 데이터와 처리될 가중치 데이터를 제1 목표 저장 유닛에 기입할 수 있다.

본 개시의 실시예에서, 프로세서는 또한, 제1 태스크 수의 처리될 데이터를 제2 목표 저장 유닛에 기입하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, I개의 제2 목표 데이터 각각의 처리될 입력 데이터와 처리될 가중치 데이터를 제2 목표 저장 유닛에 기입할 수 있다.

본 개시의 실시예에서, 프로세서는 또한, 제2 실행 가능 태스크 수의 태스크를 병렬로 실행하여 제2 실행 가능 태스크 수의 출력 데이터를 얻도록 구성될 수 있다. 태스크는 처리될 가중치 데이터를 이용하여 처리될 입력 데이터를 처리하는 것을 포함한다. 예를 들어, I+1개의 태스크를 병렬로 실행하여 I+1개의 출력 데이터를 얻을 수 있다.

본 개시의 실시예에서, 프로세서는 또한, 초기 스레드 수의 출력 데이터를 제1 목표 저장 유닛에 기입하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 1개의 출력 데이터를 제1 목표 저장 유닛에 기입할 수 있으며, 해당 출력 데이터는 제1 목표 저장 유닛 중의 처리될 입력 데이터에 대응할 수 있다.

본 개시의 실시예에서, 프로세서는 또한, 제1 태스크 수의 출력 데이터를 제2 목표 저장 유닛에 기입하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, I개의 출력 데이터를 제2 목표 저장 유닛에 기입할 수 있으며, 해당 I개의 출력 데이터는 제2 목표 저장 유닛 중의 I개의 처리될 입력 데이터에 각각 대응할 수 있다. 본 개시의 실시예를 통해, 제1 목표 저장 유닛과 제2 목표 저장 유닛에 저장된 처리될 입력 데이터를 병렬로 처리할 수 있고, 인공지능 칩의 병렬 처리 능력을 한층 더 발휘하여 데이터 처리 효율을 향상시킬 수 있다.

위에서 제2 목표 데이터를 예시로 본 개시를 설명하였음을 이해할 수 있으며, 아래 제3 목표 데이터를 예시로 본 개시를 추가로 설명하기로 한다. 제3 목표 데이터의 데이터량은 64메가바이트보다 클 수 있다.

도 2 에 도시된 바와 같이, 프로세서는 적어도 하나의 명령어를 실행하여 동작 S201을 구현하도록 구성될 수 있다. 동작 S201에서, 처리될 입력 데이터와 처리될 출력 데이터의 데이터량의 합이 제1 목표 저장 유닛의 용량보다 작거나 같은지 여부를 결정한다. 예를 들어, 제3 목표 데이터의 데이터량은 64메가바이트보다 클 수 있고, 제1 목표 저장 유닛의 용량은 64메가바이트일 수 있다. 제3 목표 데이터는 처리될 입력 데이터, 처리될 가중치 데이터 및 출력 데이터를 포함한다. 제3 목표 데이터의 처리될 입력 데이터와 출력 데이터의 데이터량의 합이 제1 목표 저장 유닛의 용량보다 작을 수 있다.

일부 실시예에서, 프로세서는 또한, 처리될 입력 데이터와 처리될 출력 데이터의 데이터량의 합이 제1 목표 저장 유닛의 용량보다 작거나 같다는 것을 결정한 것에 응답하여 적어도 하나의 명령어를 실행하여 동작 S202를 구현하도록 구성될 수 있다. 동작 S202에서, 목표 데이터의 데이터량이 제1 목표 저장 유닛의 용량보다 작거나 같은지 여부를 결정한다. 예를 들어, 제3 목표 데이터의 데이터량이 제1 목표 저장 유닛의 용량보다 크다는 것을 결정할 수 있다.

본 개시의 실시예에서, 프로세서는 또한, 목표 데이터의 수량이 제1 목표 저장 유닛의 용량보다 크다는 것을 결정한 것에 응답하여 적어도 하나의 명령어를 실행하여 동작 S240을 구현하도록 구성될 수 있다. 동작 S240에서, 프로세서가 목표 데이터를 처리하는 데에 필요한 리소스의 양에 따라 제3 실행 가능 태스크 수를 결정한다. 예를 들어, 제3 목표 데이터를 예로 들면, 3개의 제3 목표 데이터의 처리될 입력 데이터와 처리될 가중치 데이터를 제2 목표 저장 유닛에 기입할 수 있다. 프로세서를 이용하여 3개의 제3 목표 데이터의 처리될 입력 데이터를 각각 처리하여 프로세서가 제3 목표 데이터를 처리하는 데에 필요한 리소스의 양을 결정할 수 있다. 프로세서가 1개의 제3 목표 데이터 처리에 필요한 프로세서 사용률이 5%일 때, 제3 실행 가능 태스크 수를 20으로 결정할 수 있다. 제3 실행 가능 태스크 수의 제3 목표 데이터를 처리하는 데에 필요한 리소스의 양은 프로세서의 전부 리소스의 양을 초과하지 않을 수 있음을 이해할 수 있다. 예를 들어, 제3 실행 가능 태스크 수의 제3 목표 데이터 처리에 필요한 프로세서 사용률은 100%를 초과하지 않는다. 본 개시의 실시예를 통해, 데이터량이 비교적 큰 경우, 복수의 목표 데이터를 제2 목표 저장 유닛에 저장하여 제2 목표 저장 유닛의 용량을 충분히 이용하고 데이터 처리 효율을 향상시킬 수 있다.

본 개시의 실시예에서, 프로세서는 또한, 제3 실행 가능 태스크 수의 처리될 데이터를 제2 목표 저장 유닛에 기입하도록 구성될 수 있다. 처리될 데이터는 처리될 입력 데이터와 처리될 가중치 데이터를 포함한다. 예를 들어, 제3 실행 가능 태스크 수가 20인 경우, 20개의 제3 목표 데이터 각각의 처리될 입력 데이터와 처리될 가중치 데이터를 제2 목표 저장 유닛에 기입할 수 있다.

본 개시의 실시예에서, 프로세서는 또한, 제3 실행 가능 태스크 수의 태스크를 병렬로 실행하여 제3 실행 가능 태스크 수의 출력 데이터를 얻도록 구성될 수 있다. 태스크는 처리될 가중치 데이터를 이용하여 처리될 입력 데이터를 처리하는 것을 포함한다. 예를 들어, 20개의 태스크를 병렬로 실행하여 20개의 출력 데이터를 얻을 수 있다.

본 개시의 실시예에서, 프로세서는 또한, 제3 실행 가능 수의 출력 데이터를 제2 목표 저장 유닛에 기입하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 20개의 출력 데이터를 제2 목표 저장 유닛에 기입할 수 있다. 본 개시의 실시예를 통해, 제2 목표 저장 유닛에 저장된 처리될 입력 데이터를 병렬로 처리할 수 있고, 인공지능 칩의 병렬 처리 능력을 충분히 발휘하여 데이터 처리 효율을 향상시킬 수 있다.

위에서 제3 목표 데이터를 예시로 본 개시를 설명하였음을 이해해할 수 있으며, 아래 제4 목표 데이터를 예시로 본 개시를 추가로 설명하기로 한다. 제4 목표 데이터의 처리될 입력 데이터와 처리될 가중치 데이터의 데이터량의 합이 64메가바이트보다 클 수 있다.

도 2 에 도시된 바와 같이, 프로세서는 적어도 하나의 명령어를 실행하여 동작 S201을 구현하도록 구성될 수 있다. 동작 S201에서, 처리될 입력 데이터와 처리될 출력 데이터의 데이터량의 합이 제1 목표 저장 유닛의 용량보다 작거나 같은지 여부를 결정한다. 예를 들어, 제1 목표 저장 유닛의 용량은 64메가바이트일 수 있다. 제4 목표 데이터의 처리될 입력 데이터와 출력 데이터의 데이터량의 합이 제1 목표 저장 유닛의 용량보다 클 수 있다.

일부 실시예에서, 프로세서는 또한, 처리될 입력 데이터와 처리될 출력 데이터의 데이터량의 합이 제1 목표 저장 유닛의 용량보다 크다는 것을 결정한 것에 응답하여 적어도 하나의 명령어를 실행하도록 구성되어 동작 S202를 구현할 수 있다. 동작 S202에서, 목표 데이터의 데이터량이 제1 목표 저장 유닛의 용량보다 작거나 같은지 여부를 결정한다. 예를 들어, 제3 목표 데이터의 데이터량이 제1 목표 저장 유닛의 용량보다 크다는 것을 결정할 수 있다.

본 개시의 실시예에서, 프로세서는 또한, 목표 데이터의 수량이 제1 목표 저장 유닛의 용량보다 크다는 것을 결정한 것에 응답하여 적어도 하나의 명령어를 실행하도록 구성되어 동작 S251을 구현할 수 있다. 동작 S251에서, 처리될 입력 데이터를 복수의 처리될 하위 입력 데이터로 분할한다. 예를 들어, 제4 목표 데이터의 처리될 입력 데이터는 처리될 입력 이미지 데이터일 수 있다. 처리될 입력 이미지 데이터의 크기(shape)는 [n, c, h, w]일 수 있다. n은 배치 사이즈(Batchsize)일 수 있으며, 처리될 입력 이미지 데이터 중의 이미지 수를 나타낼 수 있다. c는 이미지의 채널 수일 수 있으며, 예를 들어 3일 수 있다. h는 이미지의 높이일 수 있으며, w는 이미지의 폭일 수 있다. 처리될 입력 이미지 데이터의 배치 사이즈에 따라 처리될 입력 이미지 데이터를 복수의 처리될 입력 이미지 하위 데이터로 분할할 수 있다. n이 64일 때, 처리될 입력 이미지 데이터는 64개의 이미지를 포함할 수 있다. 처리될 입력 이미지 데이터는 16개의 처리될 입력 이미지 하위 데이터로 분할할 수 있다. 각 처리될 입력 이미지 하위 데이터의 배치 사이즈는 4이다.

본 개시의 실시예에서, 프로세서는 또한 적어도 하나의 명령어를 실행하여 동작 S252를 구현하도록 구성될 수 있다. 동작 S252에서, 프로세서가 처리될 입력 하위 데이터를 처리하는 데에 필요한 리소스의 양에 따라 제4 실행 가능 태스크 수를 결정한다. 예를 들어, 처리될 가중치 데이터와 3개의 처리될 입력 이미지 데이터를 제2 목표 저장 유닛에 기입할 수 있다. 프로세서를 이용하여 3개의 처리될 입력 이미지 하위 데이터를 각각 처리하여 프로세서가 처리될 입력 이미지 하위 데이터를 처리하는 데에 필요한 리소스의 양을 결정한다. 프로세서가 1개의 처리될 입력 이미지 하위 데이터 처리에 필요한 프로세서 사용률이 6%일 때, 제4 실행 가능 태스크 수를 16으로 결정할 수 있다. 제4 실행 가능 태스크 수의 처리될 입력 이미지 하위 데이터를 처리하는 데에 필요한 리소스의 양은 프로세서의 전부 리소스의 양을 초과하지 않을 수 있음을 이해할 수 있다. 예를 들어, 제4 실행 가능 태스크 수의 처리될 입력 이미지 하위 데이터 처리에 필요한 프로세서 사용률은 100%를 초과하지 않는다. 본 개시의 실시예를 통해, 데이터량이 더욱 큰 경우, 처리될 입력 데이터를 분할하면 제2 목표 저장 유닛의 용량을 충분히 이용하고 데이터 처리 효율을 향상시킬 수 있다.

본 개시의 실시예에서, 프로세서는 또한, 처리될 가중치 데이터와 제4 실행 가능 태스크 수의 처리될 하위 입력 데이터를 제2 목표 저장 유닛에 기입하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 처리될 가중치 데이터를 제2 목표 저장 유닛에 기입할 수 있고, 16개의 처리될 입력 이미지 하위 데이터를 제2 목표 저장 유닛에 기입할 수도 있다.

본 개시의 실시예에서, 프로세서는 또한, 제4 실행 가능 태스크 수의 태스크를 병렬로 실행하여 제4 실행 가능 태스크 수의 출력 데이터를 얻도록 구성될 수 있다. 태스크는 처리될 가중치 데이터를 이용하여 처리될 하위 입력 데이터를 처리하는 것을 포함한다. 예를 들어, 16개의 태스크를 병렬로 실행하여 16개의 출력 하위 데이터를 얻을 수 있다.

본 개시의 실시예에서, 프로세서는 또한, 제4 실행 가능 수의 출력 하위 데이터를 제2 목표 저장 유닛에 기입하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 16개의 출력 하위 데이터를 제2 목표 저장 유닛에 기입할 수 있다.

본 개시의 실시예에서, 프로세서는 또한, 복수의 출력 하위 데이터를 출력 데이터로 조합하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 16개의 출력 하위 데이터를 처리될 입력 데이터에 대응하는 출력 데이터로 조합할 수 있다. 본 개시의 실시예를 통해, 데이터량이 더욱 큰 경우, 처리될 입력 이미지 데이터의 배치 사이즈에 따라 데이터를 분할하여 동적 분류를 구현할 수 있으며, 데이터를 효율적이고 병렬로 처리할 수 있다.

프로세서의 프로세서 코어는 또한, 레벨 1의 고속 동적 램 중의 데이터에 따라 제2 태스크 수의 태스크를 실행하도록 구성될 수 있다.

위에서 본 개시의 데이터 처리 장치에 대해 설명하였음을 이해할 수 있으며, 아래 본 개시의 데이터 처리 방법에 대해 설명하기로 한다.

도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 데이터 처리 방법의 흐름도이다.

도 3에 도시된 바와 같이, 해당 방법(300)은 동작 S310 내지 동작 S320을 포함할 수 있다.

동작 S310에서, 목표 데이터의 데이터량이 제1 목표 저장 유닛의 용량보다 작거나 같다는 것을 결정한 것에 응답하여, 목표 데이터의 데이터량과 제1 목표 저장 유닛의 용량에 따라 초기 스레드 수를 결정한다.

본 개시의 실시예에서, 목표 데이터는 처리될 입력 데이터, 처리될 가중치 데이터 및 출력 데이터를 포함한다.

동작 S320에서, 초기 스레드 수가 미리 설정된 스레드 수보다 크거나 같다는 것을 결정한 것에 응답하여 초기 스레드 수에 따라 제1 실행 가능 태스크 수를 결정한다.

위에서 설명한 프로세서(120)를 이용하여 방법(300)을 실행할 수 있음을 이해할 수 있다.

일부 실시예에서, 방법(300)은, 제1 실행 가능 태스크 수의 처리될 데이터를 제1 목표 저장 유닛에 기입하는 것 - 예를 들어, 처리될 데이터는 처리될 입력 데이터와 처리될 가중치 데이터를 포함함 -; 제1 실행 가능 태스크 수의 태스크를 병렬로 실행하여 제1 실행 가능 태스크 수의 출력 데이터를 얻는 것 - 예를 들어, 태스크는 처리될 가중치 데이터를 이용하여 처리될 입력 데이터를 처리하는 것을 포함함 -; 제1 실행 가능 수의 출력 데이터를 제1 목표 저장 유닛에 기입하는 것을 더 포함할 수 있다.

일부 실시예에서, 제1 목표 저장 유닛의 용량은 제2 목표 저장 유닛의 용량보다 작거나 같다.

일부 실시예에서, 방법(300)은, 초기 스레드 수가 미리 설정된 스레드 수와 같다는 것을 결정한 것에 응답하여 프로세서가 목표 데이터를 처리하는 데에 필요한 리소스의 양에 따라 제1 태스크 수를 결정하는 것; 제1 태스크 수와 초기 스레드 수에 따라 제2 실행 가능 태스크 수를 결정하는 것을 더 포함할 수 있다.

일부 실시예에서, 방법(300)은, 초기 스레드 수의 처리될 데이터를 제1 목표 저장 유닛에 기입하는 것 - 예를 들어, 처리될 데이터는 처리될 입력 데이터와 처리될 가중치 데이터가 포함함 -; 제1 태스크 수의 처리될 데이터를 제2 목표 저장 유닛에 기입하는 것; 제2 실행 가능 태스크 수의 태스크를 병렬로 실행하여 제2 실행 가능 태스크 수의 출력 데이터를 얻는 것 - 예를 들어, 태스크는 처리될 가중치 데이터를 이용하여 처리될 입력 데이터를 처리하는 것을 포함함 -; 초기 스레드 수의 출력 데이터를 제1 목표 저장 유닛에 기입하는 것; 제1 태스크 수의 출력 데이터를 제2 목표 저장 유닛에 기입하는 것을 더 포함할 수 있다.

일부 실시예에서, 방법(300)은, 목표 데이터의 데이터량이 제1 목표 저장 유닛의 용량보다 크다는 것을 결정한 것에 응답하여 프로세서가 목표 데이터를 처리하는 데에 필요한 리소스의 양에 따라 제3 실행 가능 태스크 수를 결정하는 것을 더 포함할 수 있다.

일부 실시예에서, 방법(300)은, 제3 실행 가능 태스크 수의 처리될 데이터를 제2 목표 저장 유닛에 기입하는 것 - 예를 들어, 처리될 데이터는 처리될 입력 데이터와 처리될 가중치 데이터가 포함함 -; 제3 실행 가능 태스크 수의 태스크를 병렬로 실행하여 제3 실행 가능 태스크 수의 출력 데이터를 얻는 것 - 예를 들어, 태스크는 처리될 가중치 데이터를 이용하여 처리될 입력 데이터를 처리하는 것을 포함함 -; 제3 실행 가능 수의 출력 데이터를 제2 목표 저장 유닛에 기입하는 것을 더 포함할 수 있다.

일부 실시예에서, 방법(300)은, 처리될 입력 데이터와 출력 데이터의 데이터량의 합이 제1 목표 저장 유닛의 용량보다 크다는 것을 결정한 것에 응답하여, 처리될 입력 데이터를 복수의 처리될 하위 입력 데이터로 분할하는 것; 프로세서가 처리될 하위 입력 데이터를 처리하는 데에 필요한 리소스의 양에 따라 제4 실행 가능 태스크 수를 결정하는 것을 더 포함할 수 있다.

일부 실시예에서, 방법(300)은, 처리될 가중치 데이터와 제4 실행 가능 태스크 수의 처리될 하위 입력 데이터를 제2 목표 저장 유닛에 기입하는 것; 제4 실행 가능 태스크 수의 태스크를 병렬로 실행하여 제4 실행 가능 태스크 수의 출력 하위 데이터를 얻는 것 - 예를 들어, 태스크는 처리될 가중치 데이터를 이용하여 처리될 하위 입력 데이터를 처리하는 것을 포함함 -; 제4 실행 가능 수의 출력 하위 데이터를 제2 목표 저장 유닛에 기입하는 것; 복수의 출력 하위 데이터를 출력 데이터로 조합하는 것을 더 포함할 수 있다.

도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 기기의 블록도이다.

도 4에 도시된 바와 같이, 해당 기기(40)는 본 개시에서 제공하는 데이터 처리 장치(400)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 데이터 처리 장치(400)는 위에서 설명한 데이터 처리 장치(100)일 수 있다.

본 개시의 기술 방안에서 언급된 사용자 개인 정보의 수집, 저장, 사용,가공, 전송, 제공과 공개 등 처리는 모두 관련 법률과 법규의 규정에 부합되고 공서 양속을 위반하지 않는다.

본 개시의 실시예에 따르면, 본 개시는 또한 전자 기기, 판독 가능 저장 매체 및 컴퓨터 프로그램 제품을 제공한다.

도 5은 본 개시의 실시예를 실시하는데 사용될 수 있는 예시적인 전자 기기 (500)의 개략적인 블록도이다. 전자 기기는 랩톱 컴퓨터, 데스크톱 컴퓨터, 웍스테이션, 개인 휴대 정보 단말기, 서버, 블레이드 서버, 메인 프레임 컴퓨터 및 기타 적합한 컴퓨터와 같은 다양한 형태의 디지털 컴퓨터를 말한다. 전자 기기는 개인 휴대 정보 단말기, 셀룰러 전화, 스마트 폰, 웨어러블 디바이스 및 기타 유사한 컴퓨팅 장치와 같은 다양한 형태의 모바일 장치를 말할 수도 있다. 본 명세서에서 나타낸 부품, 이들의 연결 및 관계, 및 이들의 기능은 단지 예시일 뿐이며, 본 명세서에서의 설명 및/또는 요구하는 본 출원의 구현을 한정하려 하는 것이 아니다.

도 5에 도시된 바와 같이, 기기(500)는 읽기 전용 기억 장치(ROM)(502)에 저장된 컴퓨터 프로그램 또는 저장 유닛(508)에서 랜덤 액세스 메모리(RAM)(503)로 로드된 컴퓨터 프로그램에 따라 다양한 적절한 동작 및 처리를 실행할 수 있는 컴퓨팅 유닛(501)을 포함한다. RAM(503)에는 저장 기기(500)의 동작에 필요한 다양한 프로그램 및 데이터가 저장될 수 있다. 컴퓨팅 유닛(501), ROM(502) 및 RAM(503)은 버스(504)를 통해 서로 연결된다. 입력/출력(I/O)인터페이스(505)도 버스(504)에 연결된다.

기기(500) 중의 복수의 부품은 I/O인터페이스(505)와 연결되며, 예를 들면 키보드, 마우스 등과 같은 입력 유닛(506); 예를 들면 다양한 유형의 디스플레이, 스피커 등과 같은 출력 유닛(507); 예를 들면 자기 디스크, 시디롬 등과 같은 저장 유닛(508) 및 예를 들면 랜 카드, 모뎀, 무선 통신 송수신기 등과 같은 통신 유닛(509)을 포함한다. 통신 유닛(509)은 기기(500)가 인터넷과 같은 컴퓨터 네트워크 및/또는 다양한 통신 네트워크와 기타 장치를 통하여 정보/데이터를 교환할 수 있도록 허용한다.

컴퓨팅 유닛(501)은 처리 및 컴퓨팅 능력을 갖는 다양한 범용 및/또는 전용 처리 유닛일 수 있다. 컴퓨팅 유닛(501)의 일부 예는 중앙 처리 유닛(CPU), 그래픽 처리 유닛(GPU), 다양한 전용 인공 지능(AI) 컴퓨팅 칩, 머신 러닝 모델 알고리즘을 실행하는 다양한 컴퓨팅 유닛, 디지털 신호 처리 장치(DSP) 및 임의의 적절한 프로세서, 컨트롤러, 마이크로 컨트롤러 등를 포함하지만 이에 한정되지 않는다. 컴퓨팅 유닛(501)은 예를 들면 데이터 처리 방법과 같은 상술한 다양한 방법과 처리를 실행한다. 예를 들면, 일부 실시예에서는 데이터 처리 방법은 컴퓨터 소프트웨어 프로그램으로 구현될 수 있으며, 이는 예를 들면 유형적으로 저장 유닛(508)과 같은 기계 판독 가능 매체에 포함된다. 일부 실시예에서, 컴퓨터 프로그램의 일부 또는 전부는 ROM(502) 및/또는 통신 유닛(509)을 통해 기기(500)에 로드 및/또는 설치될수 있다. 컴퓨터 프로그램이 RAM(503)에 로딩되고 컴퓨팅 유닛(501)에 의해 실행될 경우, 상술한 데이터 처리 방법 중의 하나 또는 복수의 동작을 실행할 수 있다. 선택적으로, 다른 실시 예에서, 컴퓨팅 유닛(501)은 기타 임의의 적절한 방식(예를 들면, 펌웨어에 의해)으로 데이터 처리 방법을 실행하도록 배치될 수 있다.

본 명세서의 상술한 시스템 및 기술의 다양한 구현 방식은 디지털 전자 회로 시스템, 집적 회로 시스템, 필드 프로그램 가능 게이트 어레이(FPGA), 전용 집적 회로(ASIC), 특정 용도 표준 제품(ASSP), 시스템 온칩(SOC), 복합 프로그램 가능 논리 장치(CPLD), 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어 및/또는 이들의 조합에서 구현될 수 있다. 이러한 다양한 실시방식은 아래와 같은 것을 포함할 수 있다. 하나 또는 복수의 컴퓨터 프로그램에서 실시될 수 있으며, 해당 하나 또는 복수의 컴퓨터 프로그램은 적어도 하나의 프로그램 가능 프로세서를 포함하는 프로그램 가능 시스템에서 실행 및/또는 해석될 수 있으며, 프로그램 가능 프로세서는 전용 또는 범용 프로그램 가능 프로세서일 수 있으며, 저장 시스템, 적어도 하나의 입력 장치 및 적어도 하나의 출력 장치로부터 데이터 및 명령어를 수신하고, 데이터 및 명령어를 해당 저장 시스템, 적어도 하나의 입력 장치 및 적어도 하나의 출력 장치에 전송할 수 있다.

본 개시의 방법을 실행하기 위한 프로그램 코드는 하나 또는 복수의 프로그래밍 언어의 임의의 조합으로 작성될 수 있다. 이러한 프로그램 코드는 범용 컴퓨터, 전용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능 데이터 처리 장치의 프로세서 또는 컨트롤러에 제공하여, 프로그램 코드가 프로세서 또는 컨트롤러에 의해 실행될 때 흐름도 및/또는 블록도에서 규정한 기능/동작이 실시되도록 할 수 있다. 프로그램 코드는 완전히 기계에서 실행되거나, 부분적으로 기계에서 실행되거나, 독립적인 소프트웨어 패키지로서 부분적으로 기계에서 실행되면서 부분적으로 원격 기계에서 실행되거나, 완전히 원격 기계 또는 서버에서 실행될 수 있다.

본 개시 내용의 맥락에서, 기계 판독 가능 매체는 명령어 실행 시스템, 장치 또는 설비에 의해 사용되거나, 명령어 실행 시스템, 장치 또는 설비와 결합하여 사용되도록 제공하는 프로그램을 포함하거나 저장할 수 있는 매체일 수있다. 기계 판독 가능 매체는 기계 판독 가능 신호 매체 또는 기계 판독 가능 저장 매체일 수 있다. 기계 판독 가능 매체는 전자, 자기, 광학, 전자기, 적외선 또는 반도체 시스템, 장치 또는 기기, 또는 이들의 임의의 적절한 조합을 포함할 수 있지만 이에 한정되지 않는다. 기계 판독 가능 저장 매체의 보다 구체적인 예에는 하나 또는 복수의 전선에 기반한 전기 연결, 휴대용 컴퓨터 디스크, 하드 디스크, 임의기억장치 (RAM), 읽기 전용 기억 장치 (ROM), 소거 가능 프로그램 가능 읽기 전용 기억 장치 (EPROM 또는 플래시 메모리), 광섬유, 휴대용 컴팩트 디스크 읽기 전용 기억 장치 (CD-ROM), 광학 저장 장치, 자기 저장 장치 또는 이들의 임의의 적절한 조합을 포함할 수 있다.

사용자와의 인터랙션을 제공하기 위하여, 여기에 설명된 시스템 및 기술을 컴퓨터에서 실시할 수 있다. 이 컴퓨터는 사용자에게 정보를 표시하는 디스플레이 장치(예: CRT(음극선관)모니터 또는 LCD(액정 디스플레이) ) 및 사용자가 컴퓨터에 입력을 제공할 수 있는 키보드 및 위치 결정 장치(예를 들면, 마우스 또는 트랙볼)를 구비한다. 다른 유형의 장치도 사용자와의 인터랙션을 제공하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들면, 사용자에게 제공되는 피드백은 모든 형태의 감지 피드백(예를 들면, 시각 피드백, 청각 피드백 또는 촉각 피드백) 일 수 있고, 모든 형태(소리 입력, 음성 입력 또는 촉각 입력을 포함)를 이용하여 사용자로부터의 입력을 접수할 수 있다.

여기에 설명된 시스템 및 기술을 백그라운드 부품을 포함하는 컴퓨팅 시스템(예를 들면, 데이터 서버로 함) 또는 미들웨어 부품을 포함하는 컴퓨팅 시스템(예를 들면, 애플리케이션 서버) 또는 프론트 엔드 부품을 포함하는 컴퓨팅 시스템(예를 들면, 그래픽 유저 인터페이스 또는 웹 브라우저를 가지고 있는 사용자 컴퓨터이며, 사용자가 상기 그래픽 유저 인터페이스 또는 웹 브라우저를 통하여 여기에 설명된 시스템 및 기술의 실시 형태과 인터랙션할 수 있다) 또는 이러한 백그라운드 부품, 미들웨어 부품, 또는 프런트 엔드 부품의 모든 조합을 포함하는 컴퓨팅 시스템에서 실시할 수 있다. 임의의 형식 또는 매체의 디지털 데이터 통신(예를 들면, 통신 네트워크)을 통해 시스템의 부품을 서로 연결할 수 있다. 통신 네트워크의 예로는 근거리 통신망(LAN), 광역 통신망(WAN) 및 인터넷을 포함한다. 통신 네트워크의 예로는 근거리 통신망(LAN), 광역 통신망(WAN) 및 인터넷을 포함한다. 통신 네트워크의 예로는 근거리 통신망(LAN), 광역 통신망(WAN) 및 인터넷을 포함한다.

컴퓨터 시스템은 클라이언트와 서버를 포함할 수 있다. 클라이언트와 서버는 일반적으로 서로 멀리 떨어져 있으며, 일반적으로 통신 네트워크를 통해 인터랙션한다. 클라이언트와 서버간의 관계는 해당 컴퓨터에서 실행되고 서로 클라이언트-서버 관계를 갖는 컴퓨터 프로그램에 의해 생성된다.

위에 나타낸 다양한 형태의 흐름을 사용하여 동작을 다시 순서 배열, 추가 또는 삭제할 수 있음을 이해해야 한다. 예를 들면, 본 출원에 기재된 각 동작은 본 개시에서 개시하는 기술 방안이 기대하는 결과를 구현할 수 있는 한, 병행하여 실행하거나 순차적으로 실행하거나 다른 순서로 실행할 수도 있으며, 본 명세서에서는 여기에 대해서 제한을 하지 않는다.

상술한 구체적인 실시방식은 본 출원의 청구범위에 대한 제한을 구성하지 않는다. 해당 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 설계 요구 및 기타 요소에 따라 다양한 수정, 조합, 서브 조합 및 대체를 진행할 수 있음을 이해해야 한다. 본 출원의 정신과 원칙내에서 이루어진 모든 수정, 동등한 대체 및 개선 등은 본 출원의 청구범위내에 포함되어야 한다.

Claims

제1 목표 저장 유닛; 및
목표 데이터의 데이터량이 상기 제1 목표 저장 유닛의 용량보다 작거나 같다는 것을 결정한 것에 응답하여, 상기 목표 데이터의 데이터량과 상기 제1 목표 저장 유닛의 용량에 따라 초기 스레드 수를 결정하는 것 - 여기서, 상기 목표 데이터는 처리될 입력 데이터, 처리될 가중치 데이터 및 출력 데이터를 포함함 -; 및
상기 초기 스레드 수가 미리 설정된 스레드 수보다 크거나 같다는 것을 결정한 것에 응답하여, 상기 초기 스레드 수에 따라 제1 실행 가능 태스크 수를 결정하도록 구성되는 프로세서를 포함하는 데이터 처리 장치.
제1항에 있어서,
상기 프로세서는 또한,
상기 제1 실행 가능 태스크 수의 처리될 데이터를 상기 제1 목표 저장 유닛에 기입하는 것 - 여기서, 상기 처리될 데이터는 상기 처리될 입력 데이터와 상기 처리될 가중치 데이터를 포함함 -;
상기 제1 실행 가능 태스크 수의 태스크를 병렬로 실행하여 상기 제1 실행 가능 태스크 수의 상기 출력 데이터를 얻는 것 - 여기서, 상기 태스크는 상기 처리될 가중치 데이터를 이용하여 상기 처리될 입력 데이터를 처리하는 것을 포함함 -; 및
상기 제1 실행 가능 수의 상기 출력 데이터를 상기 제1 목표 저장 유닛에 기입하도록 구성되는 데이터 처리 장치.
제1항에 있어서,
제2 목표 저장 유닛을 더 포함하며,
상기 제2 목표 저장 유닛의 용량은 상기 제1 목표 저장 유닛의 용량보다 큰 데이터 처리 장치.
제3항에 있어서,
상기 프로세서는 또한,
상기 초기 스레드 수가 미리 설정된 스레드 수와 같다는 것을 결정한 것에 응답하여, 상기 프로세서가 상기 목표 데이터를 처리하는 데에 필요한 리소스의 양에 따라 제1 태스크 수를 결정하는 것; 및
상기 제1 태스크 수와 상기 초기 스레드 수에 따라 제2 실행 가능 태스크 수를 결정하도록 구성되는 데이터 처리 장치.
제4항에 있어서,
상기 프로세서는 또한,
상기 초기 스레드 수의 처리될 데이터를 상기 제1 목표 저장 유닛에 기입하는 것 - 여기서, 상기 처리될 데이터는 상기 처리될 입력 데이터와 상기 처리될 가중치 데이터를 포함함 -;
상기 제1 태스크 수의 상기 처리될 데이터를 상기 제2 목표 저장 유닛에 기입하는 것;
상기 제2 실행 가능 태스크 수의 태스크를 병렬로 실행하여 상기 제2 실행 가능 태스크 수의 상기 출력 데이터를 얻는 것 - 여기서, 상기 태스크는 상기 처리될 가중치 데이터를 이용하여 상기 처리될 입력 데이터를 처리하는 것을 포함함 -;
상기 초기 스레드 수의 상기 출력 데이터를 상기 제1 목표 저장 유닛에 기입하는 것; 및
상기 제1 태스크 수의 상기 출력 데이터를 상기 제2 목표 저장 유닛에 기입하도록 구성되는 데이터 처리 장치.
제3항에 있어서,
상기 프로세서는 또한,
상기 목표 데이터의 데이터량이 상기 제1 목표 저장 유닛의 용량보다 크다는 것을 결정한 것에 응답하여, 상기 프로세서가 상기 목표 데이터를 처리하는 데에 필요한 리소스의 양에 따라 제3 실행 가능 태스크 수를 결정하도록 구성되는 데이터 처리 장치.
제6항에 있어서,
상기 프로세서는 또한,
상기 제3 실행 가능 태스크 수의 처리될 데이터를 상기 제2 목표 저장 유닛에 기입하는 것 - 여기서, 상기 처리될 데이터는 상기 처리될 입력 데이터와 상기 처리될 가중치 데이터를 포함함 -;
상기 제3 실행 가능 태스크 수의 태스크를 병렬로 실행하여 상기 제3 실행 가능 태스크 수의 상기 출력 데이터를 얻는 것 - 여기서, 상기 태스크는 상기 처리될 가중치 데이터를 이용하여 상기 처리될 입력 데이터를 처리하는 것을 포함함 -; 및
상기 제3 실행 가능 수의 상기 출력 데이터를 상기 제2 목표 저장 유닛에 기입하도록 구성되는 데이터 처리 장치.
제3항에 있어서,
상기 프로세서는 또한,
상기 처리될 입력 데이터와 상기 출력 데이터의 데이터량의 합이 상기 제1 목표 저장 유닛의 용량보다 크다는 것을 결정한 것에 응답하여, 상기 처리될 입력 데이터를 복수의 처리될 하위 입력 데이터로 분할하는 것; 및
상기 프로세서가 상기 처리될 하위 입력 데이터를 처리하는 데에 필요한 리소스의 양에 따라 제4 실행 가능 태스크 수를 결정하도록 구성되는 데이터 처리 장치.
제8항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 처리될 가중치 데이터와 상기 제4 실행 가능 태스크 수의 상기 처리될 하위 입력 데이터를 상기 제2 목표 저장 유닛에 기입하는 것;
상기 제4 실행 가능 태스크 수의 태스크를 병렬로 실행하여 상기 제4 실행 가능 태스크 수의 상기 출력 하위 데이터를 얻는 것 - 여기서, 상기 태스크는 상기 처리될 가중치 데이터를 이용하여 상기 처리될 하위 입력 데이터를 처리하는 것을 포함함 -;
상기 제4 실행 가능 수의 상기 출력 하위 데이터를 상기 제2 목표 저장 유닛에 기입하는 것; 및
복수의 상기 출력 하위 데이터를 출력 데이터로 조합하도록 구성되는 데이터 처리 장치.
목표 데이터의 데이터량이 제1 목표 저장 유닛의 용량보다 작거나 같다는 것을 결정한 것에 응답하여, 상기 목표 데이터의 데이터량과 상기 제1 목표 저장 유닛의 용량에 따라 초기 스레드 수를 결정하는 것 - 여기서, 상기 목표 데이터는 처리될 입력 데이터, 처리될 가중치 데이터 및 출력 데이터를 포함함 -; 및
상기 초기 스레드 수가 미리 설정된 스레드 수보다 크거나 같다는 것을 결정한 것에 응답하여 상기 초기 스레드 수에 따라 제1 실행 가능 태스크 수를 결정하는 것을 포함하는 데이터 처리 방법.
제10항에 있어서,
상기 제1 실행 가능 태스크 수의 처리될 데이터를 상기 제1 목표 저장 유닛에 기입하는 것 - 여기서, 상기 처리될 데이터는 상기 처리될 입력 데이터와 상기 처리될 가중치 데이터를 포함함 -;
상기 제1 실행 가능 태스크 수의 태스크를 병렬로 실행하여 상기 제1 실행 가능 태스크 수의 상기 출력 데이터를 얻는 것 - 여기서, 상기 태스크는 상기 처리될 가중치 데이터를 이용하여 상기 처리될 입력 데이터를 처리하는 것을 포함함 -; 및
상기 제1 실행 가능 수의 상기 출력 데이터를 상기 제1 목표 저장 유닛에 기입하는 것을 더 포함하는 데이터 처리 방법.
제10항에 있어서,
상기 제1 목표 저장 유닛의 용량은 제2 목표 저장 유닛의 용량보다 작거나 같은 데이터 처리 방법.
제12항에 있어서,
상기 초기 스레드 수가 미리 설정된 스레드 수와 같다는 것을 결정한 것에 응답하여, 상기 프로세서가 상기 목표 데이터를 처리하는 데에 필요한 리소스의 양에 따라 제1 태스크 수를 결정하는 것; 및
상기 제1 태스크 수와 상기 초기 스레드 수에 따라 제2 실행 가능 태스크 수를 결정하는 것을 더 포함하는 데이터 처리 방법.
제12항에 있어서,
상기 초기 스레드 수의 처리될 데이터를 상기 제1 목표 저장 유닛에 기입하는 것 - 여기서, 상기 처리될 데이터는 상기 처리될 입력 데이터와 상기 처리될 가중치 데이터를 포함함 -;
상기 제1 태스크 수의 상기 처리될 데이터를 상기 제2 목표 저장 유닛에 기입하는 것;
상기 제2 실행 가능 태스크 수의 태스크를 병렬로 실행하여 상기 제2 실행 가능 태스크 수의 상기 출력 데이터를 얻는 것 - 여기서, 상기 태스크는 상기 처리될 가중치 데이터를 이용하여 상기 처리될 입력 데이터를 처리하는 것을 포함함 -;
상기 초기 스레드 수의 상기 출력 데이터를 상기 제1 목표 저장 유닛에 기입하는 것; 및
상기 제1 태스크 수의 상기 출력 데이터를 상기 제2 목표 저장 유닛에 기입하는 것을 더 포함하는 데이터 처리 방법.
제12항에 있어서,
상기 목표 데이터의 데이터량이 상기 제1 목표 저장 유닛의 용량보다 크다는 것을 결정한 것에 응답하여 상기 프로세서가 상기 목표 데이터를 처리하는 데에 필요한 리소스의 양에 따라 제3 실행 가능 태스크 수를 결정하는 것을 더 포함하는 데이터 처리 방법.
제15항에 있어서,
상기 제3 실행 가능 태스크 수의 처리될 데이터를 상기 제2 목표 저장 유닛에 기입하는 것 - 여기서, 상기 처리될 데이터는 상기 처리될 입력 데이터와 상기 처리될 가중치 데이터를 포함함 -;
상기 제3 실행 가능 태스크 수의 태스크를 병렬로 실행하여 상기 제3 실행 가능 태스크 수의 상기 출력 데이터를 얻는 것 - 여기서, 상기 태스크는 상기 처리될 가중치 데이터를 이용하여 상기 처리될 입력 데이터를 처리하는 것을 포함함 -; 및
상기 제3 실행 가능 수의 상기 출력 데이터를 상기 제2 목표 저장 유닛에 기입하는 것을 더 포함하는 데이터 처리 방법.
제12항에 있어서,
상기 처리될 입력 데이터와 상기 출력 데이터의 데이터량의 합이 상기 제1 목표 저장 유닛의 용량보다 크다는 것을 결정한 것에 응답하여, 상기 처리될 입력 데이터를 복수의 처리될 하위 입력 데이터로 분할하는 것; 및
상기 프로세서가 상기 처리될 하위 입력 데이터를 처리하는 데에 필요한 리소스의 양에 따라 제4 실행 가능 태스크 수를 결정하는 것을 더 포함하는 데이터 처리 방법.
제17항에 있어서,
상기 처리될 가중치 데이터와 상기 제4 실행 가능 태스크 수의 상기 처리될 하위 입력 데이터를 상기 제2 목표 저장 유닛에 기입하는 것;
상기 제4 실행 가능 태스크 수의 태스크를 병렬로 실행하여 상기 제4 실행 가능 태스크 수의 상기 출력 하위 데이터를 얻는 것 - 여기서, 상기 태스크는 상기 처리될 가중치 데이터를 이용하여 상기 처리될 하위 입력 데이터를 처리하는 것을 포함함 -;
상기 제4 실행 가능 수의 상기 출력 하위 데이터를 상기 제2 목표 저장 유닛에 기입하는 것; 및
복수의 상기 출력 하위 데이터를 출력 데이터로 조합하는 것을 더 포함하는 데이터 처리 방법.
청구항1 내지 청구항9 중의 어느 한 항의 데이터 처리 장치를 포함하는 전자 기기.
적어도 하나의 프로세서;및
상기 적어도 하나의 프로세서와 통신 연결된 메모리를 포함하며, 여기서,
상기 메모리는 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행 가능한 명령어가 저장되어 있고, 상기 명령어는 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되어, 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금 청구항10 내지 청구항18 중의 어느 한 항의 데이터 처리 방법을 실행할 수 있게 하는 전자 기기.
컴퓨터로 하여금 청구항10 내지 청구항18 중의 어느 한 항의 데이터 처리 방법을 실행하게 하기 위한 컴퓨터 명령어가 저장되어 있는 비휘발성 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
저장 매체에 저장되어 있는 컴퓨터 프로그램으로서,
프로세서에 의해 실행될 시에 청구항10 내지 청구항18 중의 어느 한 항의 데이터 처리 방법을 구현하는 컴퓨터 프로그램.