[发明专利]一种计算装置及相关产品

说明书

本申请提供了一种计算装置及相关产品，所述计算装置包括：控制单元，用于获取计算指令；解析所述计算指令得到多个操作指令，将所述多个操作指令发送给所述运算单元，其中，所述操作指令包括操作码以及至少一个操作域，所述操作码用于指示所述操作指令的功能，所述操作域用于指示所述操作指令所指向的输入数据的数据信息，所述操作指令包括转换指令以及运算指令，运算单元，用于根据所述操作指令获取输入数据，并根据操作指令以及所述输入数据执行神经网络运算，所述输入数据包括神经元数据以及权值数据。本申请提供的操作指令能够控制计算装置实现数据类型的转换，减小存储资源和计算资源的开销，提高了运算速度。

技术领域

本申请涉及信息处理技术领域，具体涉及一种计算装置及相关产品。

背景技术

神经网络是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型，这种网络由大量的节点(或称神经元)之间星湖连接构成，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，利用输入数据、权值产生输出数据模拟人脑的信息处理过程处理信息并生成模式识别之后的结果。

随着神经网络技术特别是人工神经网络中深度学习(deep learning)技术的发展，神经网络模型规模越来越大，随之而来的运算量也呈现几何倍数增长，这意味着神经网络需要大量的计算资源和存储资源，大量的计算资源和存储资源的开销会降低神经网络的运算速度，对硬件的传输带宽以及运算器的要求也大大提高了，因此，降低神经网络运算中数据的存储量以及计算量变得十分重要。

发明内容

本申请实施例提供了一种计算装置及相关产品，可以通过操作指令控制计算装置实现数据类型的转换，降低神经网络运算中数据的存储量以及计算量，提高效率、节省功耗。

第一方面，本申请提供了一种计算装置，所述计算装置用于执行神经网络计算，所述计算装置包括：控制单元以及运算单元；

所述控制单元，用于获取计算指令；

所述控制单元，还用于解析所述计算指令得到多个操作指令，将所述多个操作指令发送给所述运算单元，其中，所述操作指令包括操作码以及至少一个操作域，所述操作码用于指示所述操作指令的功能，所述操作域用于指示所述操作指令所指向的输入数据的数据信息，所述数据信息包括寄存器号；所述操作指令包括转换指令以及运算指令，所述转换指令用于控制非幂次格式数据与幂次格式数据之间的相互转换，所述运算指令用于控制神经网络运算，其中，所述输入数据包括神经元数据以及权值数据；

所述运算单元，用于根据所述操作指令获取输入数据，并根据操作指令以及所述输入数据执行神经网络运算。

本申请提供的技术方案，可以通过转换指令指定数据转换类型，利用数据转换电路将非幂次格式数据转换为幂次格式数据，从而可以减少神经网络运算中数据所需的存储空间，减少神经网络运算中的运算量，从而提高运算速度，节省运算时间，降低功耗。

第二方面，本申请实施例提供了一种神经网络运算装置，该神经网络运算装置包括一个或者多个第一方面所述的计算装置。该神经网络运算装置用于从其他处理装置中获取待运算数据和控制信息，并执行指定的神经网络运算，将执行结果通过I/O接口传递给其他处理装置；

当所述神经网络运算装置包含多个所述计算装置时，所述多个所述计算装置间可以通过特定的结构进行链接并传输数据；

其中，多个所述计算装置通过PCIE总线进行互联并传输数据，以支持更大规模的神经网络的运算；多个所述计算装置共享同一控制系统或拥有各自的控制系统；多个所述计算装置共享内存或者拥有各自的内存；多个所述计算装置的互联方式是任意互联拓扑。