[发明专利]使用忆阻交叉式阵列执行点积运算

说明书

一种对多维输入矩阵执行矩阵卷积以获得多维输出矩阵的方法、计算机系统和计算机程序产品。矩阵卷积可以包括用于获得输出矩阵的所有元素的点积运算集。点积运算集中的每个点积运算可以包括输入矩阵的输入子矩阵和至少一个卷积矩阵。该方法可以包括提供被配置为执行向量矩阵乘法的忆阻交叉式阵列。点积运算集的子集可以通过将点积运算子集的卷积矩阵存储在交叉式阵列中并向交叉式阵列输入包括子集的输入子矩阵的所有不同元素的一个输入向量来计算。

背景技术

本发明涉及数字计算机系统领域，并且更具体地，涉及一种使用忆阻交叉式阵列(memristive crossbar array)对多维输入矩阵执行一组矩阵卷积以获得多维输出矩阵的方法。

计算存储器在非冯·诺依曼计算范例的领域中是有前景的方法，其中纳米级电阻性存储器设备同时存储执行基本计算任务的数据。例如，通过将这些设备布置在交叉式配置中，可以执行矩阵向量乘法。然而，存在改进这些交叉式配置的使用的持续需要。

发明内容

本发明的各种实施例提供了一种用于使用忆阻交叉式阵列对多维输入矩阵执行矩阵卷积以获得多维输出矩阵的方法，以及如独立权利要求的主题所述的交叉式阵列。如果本发明的实施例不是相互排斥的，则它们可以彼此自由地组合。

在一个实施例中，本发明涉及一种用于对多维输入矩阵执行矩阵卷积以获得多维输出矩阵的方法。矩阵卷积可以涉及用于获得输出矩阵的所有元素的点积运算集。该点积运算集中的每个点积运算可以涉及输入矩阵的输入子矩阵和至少一个卷积矩阵。该方法可以包括提供被配置为执行向量矩阵乘法的忆阻交叉式阵列，通过将点积运算子集的卷积矩阵存储在交叉式阵列中来计算点积运算集的子集，以及向交叉式阵列输入包括子集的输入子矩阵的所有不同元素的一个输入向量。

在另一实施例中，本发明涉及一种用于对多维输入矩阵执行矩阵卷积以获得多维输出矩阵的忆阻交叉式阵列。矩阵卷积可以涉及用于获得输出矩阵的所有元素的点积运算集。点积运算集中的每个点积运算可以涉及输入矩阵的输入子矩阵和至少一个卷积矩阵。交叉式阵列可以被配置为在交叉式阵列中存储卷积矩阵，使得包括输入子矩阵的所有不同元素的一个输入向量可以被输入到交叉式阵列中，以便执行点积运算集的点积运算子集。

附图说明

下面，仅通过示例，参考附图更详细地解释本发明的实施例，其中：

图1描绘忆阻器的交叉式阵列；

图2是根据本发明实施例的用于执行多个点积运算的方法的流程图；

图3是示出根据本发明实施例的用于多个点积运算的方法的框图；

图4是根据本发明实施例的用于执行卷积神经网络的推断过程的至少一部分的方法的流程图；

图5A是示出根据本发明实施例的用于多个点积运算的方法的框图；

图5B是示出根据本发明实施例的用于多个点积运算的方法的框图；

图6是示出根据本发明实施例的用于多个点积运算的方法的框图；

图7示出根据本发明实施例的一个ResNet体系结构的图形表示；

图8是根据本发明实施例的系统的框图；

图9示出了根据本发明实施例的云计算环境；以及

图10示出了根据本发明实施例的由图9的云计算环境提供的一组功能抽象层。

具体实施方式

本发明的各种实施例的描述将出于说明的目的而呈现，但不希望是详尽的或限于所公开的实施例。在不背离所描述的实施例的范围和精神的情况下，许多修改和变化对于本领域的普通技术人员将是显而易见的。本文所使用的术语是选择来以最好地解释实施例的原理、实际应用或对市场上存在的技术改进，或使本领域的其他普通技术人员能够理解本文所公开的实施例。