[发明专利]神经网络处理器、芯片和电子设备在审
| 申请号: | 201911253030.2 | 申请日: | 2019-12-09 |
| 公开(公告)号: | CN111047035A | 公开(公告)日: | 2020-04-21 |
| 发明(设计)人: | 袁生光 | 申请(专利权)人: | OPPO广东移动通信有限公司 |
| 主分类号: | G06N3/063 | 分类号: | G06N3/063;G06F13/16;G06F9/30 |
| 代理公司: | 深圳翼盛智成知识产权事务所(普通合伙) 44300 | 代理人: | 李汉亮 |
| 地址: | 523860 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 神经网络 处理器 芯片 电子设备 | ||
1.一种神经网络处理器,其特征在于,包括:
第一处理模块,所述第一处理模块包括具有专用寄存器的卷积处理单元;
通用寄存器,所述通用寄存器与所述卷积处理单元连接;和
加载存储模块,所述加载存储模块与所述通用寄存器连接,所述加载存储模块还通过所述专用寄存器与所述卷积处理单元连接;
所述加载存储模块用于加载数据到所述通用寄存器和加载数据到所述卷积处理单元的专用寄存器中的至少一个。
2.根据权利要求1所述的神经网络处理器,其特征在于,所述神经网络处理器还包括:
数据存储模块,所述数据存储模块用于存储数据,所述数据存储模块与所述加载存储模块连接;
所述加载存储模块用于将所述数据存储模块中的数据加载到所述通用寄存器和所述卷积处理单元的专用寄存器中的至少一个;
所述加载存储模块还用于将所述通用寄存器的数据存储到所述数据存储模块。
3.根据权利要求2所述的神经网络处理器,其特征在于,所述数据存储模块所存储的数据包括第一数据和第二数据,所述第一数据和所述第二数据的一者为图像数据,另一者为权重数据;
所述加载存储模块还用于将所述第一数据加载到所述卷积处理单元的专用寄存器;
所述加载存储模块还用于将所述第二数据加载到所述通用寄存器;
所述卷积处理单元还用于从所述通用寄存器获取所述第二数据。
4.根据权利要求2所述的神经网络处理器,其特征在于,所述加载存储模块和所述数据存储模块集成在一起;或
所述加载存储模块和所述数据存储模块分开设置。
5.根据权利要求1所述的神经网络处理器,其特征在于,所述通用寄存器包括多个向量寄存器和多个预测寄存器。
6.根据权利要求1至5任一项所述的神经网络处理器,其特征在于,所述神经网络处理器还包括:
指令分发模块,所述指令分发模块与所述卷积处理单元连接,所述指令分发模块用于并行发射多条指令。
7.根据权利要求6所述的神经网络处理器,其特征在于,所述指令分发模块还用于在一个时钟周期内并行发射多条指令。
8.根据权利要求6所述的神经网络处理器,其特征在于,所述指令分发模块还用于根据指令的类型并行发射多条指令。
9.根据权利要求6所述的神经网络处理器,其特征在于,所述指令分发模块所发射的指令包括细粒度指令,所述指令分发模块用于将所述细粒度指令发射到所述卷积处理单元,所述卷积处理单元用于根据一条细粒度指令对其所接收到的数据进行一次向量内积运算。
10.根据权利要求6所述的神经网络处理器,其特征在于,所述第一处理模块还包括与所述指令分发模块连接的向量处理单元,所述指令分发模块用于将所述多条指令并行发射到所述卷积处理单元和所述向量处理单元。
11.根据权利要求10所述的神经网络处理器,其特征在于,所述第一处理模块还包括与所述指令分发模块连接的整形处理单元,所述指令分发模块用于将所述多条指令并行发射到所述卷积处理单元、所述向量处理单元和所述整形处理单元。
12.根据权利要求6所述的神经网络处理器,其特征在于,所述神经网络处理器还包括第二处理模块,所述第二处理模块包括与所述指令分发模块连接的标量处理单元,所述指令分发模块用于将所述多条指令并行发射到所述卷积处理单元和所述标量处理单元。
13.根据权利要求10或12所述神经网络处理器,其特征在于,所述神经网络处理器还包括用于存储数据的数据存储模块,所述数据存储模块与所述卷积处理单元连接。
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