[发明专利]可重构计算芯片有效
申请号: | 202111497267.2 | 申请日: | 2021-12-09 |
公开(公告)号: | CN113986816B | 公开(公告)日: | 2023-05-02 |
发明(设计)人: | 黄洋 | 申请(专利权)人: | 北京奕斯伟计算技术股份有限公司 |
主分类号: | G06F15/78 | 分类号: | G06F15/78;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京市柳沈律师事务所 11105 | 代理人: | 彭久云 |
地址: | 101102 北京市大兴区北京经*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 可重构 计算 芯片 | ||
1.一种可重构计算芯片,包括:
处理模块,包括多个处理核心,所述多个处理核心共享第一缓存,其中,所述多个处理核心中的每个处理核心包括多个处理单元,所述多个处理单元共享第二缓存,所述多个处理单元中的每个处理单元独占所述处理单元对应的第三缓存,
其中,所述可重构计算芯片被动态地配置为对输入特征图和卷积核进行卷积处理以获得输出特征图,所述多个处理单元中的每个处理单元被动态地配置为对所述输入特征图的一部分和卷积核的一部分进行乘加处理以获得所述输出特征图的一部分,
其中,至少部分地基于所述输入特征图、所述卷积核和所述输出特征图的各个维度,所述可重构计算芯片的计算通路和/或数据通路被重构以执行所述卷积处理。
2.如权利要求1所述的可重构计算芯片,其中,第一缓存包括L2缓存和/或L3缓存,第二缓存包括L1缓存,第三缓存包括L0缓存。
3.如权利要求1所述的可重构计算芯片,其中,至少部分地基于从所述卷积处理到所述可重构计算芯片的计算通路之间映射关系,所述多个处理单元中的每个处理单元被动态地配置为对所述输入特征图的对应一部分和卷积核的对应一部分进行乘加处理。
4.一种配置可重构计算芯片的方法,包括:
基于输入特征图的多个维度、卷积核的多个维度、输出特征图的多个维度,确定各个维度对应的搜索空间,其中,所述输出特征图是对所述输入特征图与所述卷积核进行卷积处理后的卷积结果;
基于所述可重构计算芯片的硬件参数和所述各个维度对应的搜索空间,确定从所述卷积处理到所述可重构计算芯片的数据通路和/或计算通路之间的映射关系;以及
基于所述映射关系,配置所述可重构计算芯片。
5.如权利要求4所述的方法,其中,所述可重构计算芯片包括处理模块,所述处理模块包括多个处理核心,所述多个处理核心共享第一缓存,其中,所述多个处理核心中的每个处理核心包括多个处理单元,所述多个处理单元共享第二缓存,所述多个处理单元中的每个处理单元独占所述处理单元对应的第三缓存。
6.如权利要求4所述的方法,其中,所述基于输入特征图的多个维度、卷积核的多个维度、输出特征图的多个维度,确定各个维度对应的搜索空间还包括:
基于可重构计算芯片的存储架构和处理架构,确定所述输入特征图、所述卷积核和所述输出特征图的各个维度对应的维度因子数量;以及
基于所述各个维度以及所述各个维度对应的维度因子数量,确定所述各个维度对应的搜索空间。
7.如权利要求4所述的方法,其中,所述基于所述可重构计算芯片的硬件参数和所述各个维度对应的搜索空间,确定从所述卷积处理到所述可重构计算芯片的数据通络和/或计算通路之间的映射关系还包括:
基于所述可重构计算芯片的硬件参数,确定所述各个维度对应的私有限制条件集合;
基于所述各个维度对应的私有限制条件集合和搜索空间,确定所述各个维度对应的私有搜索空间;
基于所述各个维度对应的私有搜索空间,确定所述从所述卷积处理到所述可重构计算芯片的数据通路和/或计算通路之间的映射关系。
8.如权利要求7所述的方法,其中,所述基于所述各个维度对应的私有搜索空间,确定所述从所述卷积处理到所述可重构计算芯片的计算通路之间的映射关系还包括:
基于所述可重构计算芯片的硬件参数,确定所述各个维度中的至少两个维度对应的联合限制条件集合;
基于所述联合限制条件集合和所述各个维度对应的私有搜索空间,确定全局搜索空间,所述全局搜索空间对应于所述可重构计算芯片进行卷积处理的所有可工作的数据通路和/或计算通路;
基于所述全局搜索空间,确定所述从所述卷积处理到所述可重构计算芯片的计算通路之间的映射关系。
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