[发明专利]一种异构协同系统及其通信方法

说明书

本发明实施例公开了一种异构协同系统及其通信方法，根据路由表获取目标计算单元的输入类型，并根据本计算单元的输出信息确定包含有与目标计算单元的输入类型匹配的数据类型的路由包，以传输给目标计算单元，由此，可以使得传递不同的数据类型复用统一格式的路由包，减少了不同类型的计算单元之间数据传输所需的代价，进而减少延迟时间，提高数据处理效率，同时提高异构协同系统的通用性和灵活性。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，更具体地，涉及一种异构协同系统及其通信方法。

背景技术

神经网络是一种模仿生物大脑突触-神经元结构进行数据处理的计算系统，由分为多层的计算节点和层间的连接组成。神经网络具有强大的非线性和自适应数据处理能力。

目前典型的神经网络包括人工神经网络和脉冲神经网络。人工神经网络基于对神经元模型的简化和对大脑网络的高度抽象，将人工神经元按一定结构连接成网络，其输入输出均为数值量信息，借鉴大脑分层结构，可以构建较深的网络模型，在特征提取、模式识别等问题上展现出显著优势。但数值量信息在一定程度上丢失了时间信息，大规模网络消耗较多计算资源，能耗较高。脉冲神经网络更贴近实际生物模型，利用微分方程对神经元建模，输入输出为用0/1表示的脉冲序列，通过膜电位累计与阈值发放完成计算任务，具有网络动力学特性，蕴含丰富的时间信息，在处理序列问题上具有一定优势，事件驱动的处理模式也带来低功耗特性。但其在运算精度、大规模数据和网络上有待提升。由此，单独采用人工神经网络或脉冲神经网络都无法处理复杂的人工通用智能的任务场景，例如同时需要精确数值和快速响应的任务场景。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种异构协同系统及其通信方法，以使得传递不同的数据类型复用统一格式的路由包，减少了不同类型的计算单元之间数据传输所需的代价，进而减少延迟时间，提高数据处理效率，同时提高异构协同系统的通用性和灵活性。

第一方面，本发明实施例提供一种异构协同系统的通信方法，所述系统包括至少两个计算单元，所述方法包括：

第一计算单元周期性地接收第一路由包，所述第一路由包包括第一地址信息和第一数据载荷，所述第一数据载荷与所述第一计算单元的输入类型相匹配，所述第一数据载荷为用于人工神经网络计算的数值量信息或用于脉冲神经网络计算的脉冲信息；

响应于所述第一地址信息与所述第一计算单元的地址信息匹配，所述第一计算单元根据所述第一数据载荷确定输入信息；

处理所述输入信息并确定输出信息；

根据所述输出信息和路由表确定第二路由包，所述第二路由包包括第二地址信息和第二数据载荷，所述第二数据载荷的类型与所述第二地址信息对应的第二计算单元的输入类型匹配；其中，所述路由表包括计算单元的输入类型、地址信息和路由连接关系；

发送所述第二路由包。

进一步地，所述至少两个计算单元包括至少一个人工神经网络计算单元和至少一个脉冲神经网络计算单元；或者

所述至少两个计算单元包括至少两个同时支持人工神经网络计算和脉冲神经网络计算的混合神经网络计算单元；或者

所述至少两个计算单元包括至少一个人工神经网络计算单元、至少一个脉冲神经网络计算单元和至少一个混合神经网络计算单元。

进一步地，所述第一计算单元的输出信息为数值量，根据所述输出信息和路由表确定第二路由包包括：

响应于所述数值量在阈值区间内，从所述路由表中获取第二地址信息和所述第二计算单元的输入类型；

响应于所述第二计算单元的输入类型为脉冲信息，从所述路由表中获取对应的脉冲状态信息；