[发明专利]一种基于模式频率统计编码的神经网络处理器及设计方法

权利要求书

1.一种基于模式频率统计编码的神经网络处理器，其特征在于，包括：

至少一存储单元，用于存储操作指令、运算数据和神经网络权重；

至少一计算单元，用于根据所述存储操作指令、所述运算数据和所述神经网络权重，执行神经网络计算中向量乘加操作；

以及控制单元，与所述至少一存储单元、所述至少一计算单元相连，用于经由所述至少一存储单元获得所述至少一存储单元存储的操作指令，并且解析所述操作指令以控制所述至少一计算单元；

至少一个数据压缩单元，其中每个所述数据压缩单元与所述至少一计算单元相连，用于压缩根据所述运算数据获取的计算结果，并重新编码，所述编码的编码模式为，将二进制数据中各位全部为零或者多位连续为零的数据采用短位数二进制数表示；

至少一数据解压单元，其中每个所述数据解压单元与所述至少一个计算单元相连，用于解压被压缩的运算数据，将被压缩的运算数据扩展为数据原始值。

2.如权利要求1所述的基于模式频率统计编码的神经网络处理器，其特征在于，所述运算数据包括原始特征图数据或中间层数据计算结果。

3.如权利要求1所述的基于模式频率统计编码的神经网络处理器，其特征在于，所述数据压缩单元，采用模式频率统计压缩编码的方式对压缩并编码后的所述计算结果进行存储。

4.如权利要求1所述的基于模式频率统计编码的神经网络处理器，其特征在于，所述数据解压单元将采用模式频率统计压缩编码的数据解压并送至所述计算单元中。

5.一种基于模式频率统计编码的神经网络处理器的设计方法，其特征在于，包括：

设置至少一存储单元，存储操作指令、运算数据和神经网络权重；

设置至少一计算单元，根据所述存储操作指令、所述运算数据和所述神经网络权重，执行神经网络计算中向量乘加操作；

设置以及控制单元，与所述至少一存储单元、所述至少一计算单元相连，经由所述至少一存储单元获得所述至少一存储单元存储的操作指令，并且解析所述操作指令以控制所述至少一计算单元；

设置至少一个数据压缩单元，压缩根据所述运算数据获取的计算结果，并重新编码，其中每个所述数据压缩单元与所述至少一计算单元相连，所述编码的编码模式为，将二进制数据中各位全部为零或者多位连续为零的数据采用短位数二进制数表示；

设置至少一数据解压单元，解压被压缩的运算数据，将被压缩的运算数据扩展为数据原始值，其中每个所述数据解压单元与所述至少一个计算单元相连。

6.如权利要求5所述的基于模式频率统计编码的神经网络处理器的设计方法，其特征在于，所述运算数据包括原始特征图数据或中间层数据计算结果。

7.如权利要求5所述的基于模式频率统计编码的神经网络处理器的设计方法，其特征在于，所述数据压缩单元，采用模式频率统计压缩编码的方式对压缩并编码后的所述计算结果进行存储。

8.如权利要求5所述的基于模式频率统计编码的神经网络处理器的设计方法，其特征在于，所述数据解压单元将采用模式频率统计压缩编码的数据解压并送至所述计算单元中。