[发明专利]运算方法、装置及相关产品

权利要求书

1.一种运算方法，其特征在于，所述方法包括：

根据分段信息将算法的数据分段，得到所述数据的分段数据，所述数据包括所述算法的输入数据和输出数据；

根据所述数据的分段数据生成所述数据的第一中间表达；

根据所述数据的第一中间表达和所述算法算子的第一中间表达，生成所述算法的第一中间表达，

其中，所述数据为多维数据，根据分段信息将算法的数据分段，得到所述数据的分段数据，包括：

根据分段信息将各维度数据分别进行分段，得到各维度数据的维度分段数据；

根据所述数据的各维度数据的维度分段数据，得到所述数据的分段数据，

其中，所述数据的分段数据共用相同的第一中间表达；

所述根据所述数据的第一中间表达和所述算法算子的第一中间表达，生成所述算法的第一中间表达，包括：

确定数据的第一中间表达在片上缓存中对应的存储空间；

根据所述存储空间的地址生成所述数据的第二中间表达；

根据所述数据的第二中间表达和所述算法算子的第二中间表达，生成所述算法的第二中间表达。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述算法的第一中间表达生成所述算法的第一可执行指令，或

根据所述算法的第二中间表达生成所述算法的第二可执行指令。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分段信息根据片上缓存的大小确定。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述算法包括卷积算法、池化算法、矩阵乘算法和矩阵加算法中的其中一种或任意组合。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述卷积算法的输入数据包括输入神经元、权值、偏置，所述卷积算法的输出数据包括卷积输出神经元。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述输入神经元的各维度数据包括：特征输入通道、输入特征图高度和输入特征图宽度；

所述卷积输出神经元的各维度数据包括：卷积通道、卷积特征图高度和卷积特征图宽度；

所述权值的各维度数据包括：特征输入通道、卷积通道、特征图高度卷积核和特征图宽度卷积核；

所述偏置的各维度数据包括：卷积通道。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述池化算法的输入数据包括卷积输出神经元，所述池化算法的输出数据包括池化输出神经元。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述卷积输出神经元的各维度数据包括：卷积通道、卷积特征图高度和卷积特征图宽度；

所述池化输出神经元的各维度数据包括：卷积通道、池化特征图高度和池化特征图宽度。

9.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述矩阵乘算法的输入数据包括N行C列的第一矩阵数据，所述矩阵乘算法的输出数据包括N行M列的第二矩阵数据，根据分段信息将算法的数据分段，得到所述数据的分段数据，包括：

根据分段信息将第一矩阵数据和第二矩阵数据分别分为N段，得到第一矩阵数据的分段数据和第二矩阵数据的分段数据，其中，第一矩阵数据的分段数据每段长度为C，第二矩阵数据的分段数据每段长度为M。

10.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述矩阵加算法的输入数据包括N行C列的第三矩阵数据和N行C列的第四矩阵数据，根据分段信息将算法的数据分段，得到所述数据的分段数据，包括：

根据分段信息将第三矩阵数据和第四矩阵数据分别分为N段，得到第三矩阵数据的分段数据和第四矩阵数据的分段数据，其中，第三矩阵数据的分段数据每段长度为C，第四矩阵数据的分段数据每段长度为C。