[发明专利]处理器、电子装置及其控制方法

说明书

公开了使用卷积计算单元和电子装置的本地存储器来执行人工智能算法的电子装置。处理器的控制器配置为：基于从缓冲器输入的、与对应于第一内核数据行数的行一样多的数据存储在所述存储器中，将所存储的输入数据提供至所述卷积计算单元；基于第一计算数据由所述卷积计算单元输出，在所述存储器中存储所接收的第一计算数据；基于与对应于第二内核数据的行数一样多的第一计算数据存储在所述存储器中，将所存储的第一计算数据提供至所述卷积计算单元；以及在将所述第一计算数据提供至所述卷积计算单元之后，将从所述缓冲器输入的数据存储在所述存储器中存储的所述第一计算数据中存储最先存储的数据的位置处。

技术领域

本公开涉及处理器、电子装置及其控制方法，更具体地，涉及用于对输入数据执行卷积计算的处理器、电子装置及其控制方法。

背景技术

近年来，实现人类智能水平的人工智能(AI)系统应用于各个领域。与传统的基于规则的智能系统不同，AI系统是指机器学习、确定并变得更智能的系统。随着执行迭代，AI系统显示出更高的识别率，并且变得能更准确地理解用户偏好。因此，传统的基于规则的智能系统逐渐被基于深度学习的AI系统所取代。

人工智能技术由机器学习(如深度学习)和使用机器学习的基本技术组成。

机器学习是指对输入数据的特征进行分类/学习的技术，而基本技术是利用机器学习算法(诸如深度学习)来模拟人类大脑功能(诸如识别或确定)的技术，并且包括诸如语言理解、视觉理解、推理/预测、知识表示和操作控制的技术领域。

应用AI技术的各种领域的示例如下。语言理解，指识别人类语言/字符并对其进行应用/处理的技术，包括自然语音处理、机器翻译、通信系统、问答、语音识别/合成等。视觉理解，指以类似于人类视觉的方式来识别物体并对其进行处理的技术，包括物体识别、物体跟踪、图像搜索、人体识别、场景理解、空间理解、图像改进等。推理/预测，指确定信息并对其进行逻辑推理和预测的技术，包括基于知识/可能性的推理、优化预测、基于喜好的规划、推荐等。知识表示，指将人类的实验信息自动处理为知识数据的技术，包括知识构建(数据生成/分类)、知识管理(数据应用)等。操作控制，指控制车辆自动驾驶和机器人运动的技术，包括运动控制(导航、碰撞或驾驶)、操作控制(行为控制)等。

上述AI应用可在能处理深度神经网络(DNN)的处理器中执行。但是，由于处理针对输入存储器的DNN所需的内部存储器的容量是有限的，因此存在处理器必须与外部存储器进行通信以输入和输出数据的问题。特别地，由于从外部存储器读取数据和向外部存储器写入数据需要时间，所以存在处理针对输入数据的DNN所需的时间成比例地增加的问题。

因此，需要通过有效地使用具有有限容量的内部存储器来处理针对输入数据的DNN的方法。

发明内容

技术问题

本公开旨在提供对输入数据执行卷积计算并将获得的数据存储在内部存储器中的处理器、电子装置及其控制方法。

技术方案

多个实施例可克服以上缺点和以上未描述的其他缺点。另外，实施例并非一定需要克服上述缺点，实施例可不必解决上述任一问题。