[发明专利]基于数据流架构的图像尺寸调整装置、调整方法及设备

说明书

本发明实施例公开了一种基于数据流架构的图像尺寸调整装置、调整方法及设备。该装置包括：第一乘法运算单元、第二乘法运算单元、第一数据寄存单元、第二数据寄存单元、第一加法运算单元和第二加法运算单元，各个单元的输入输出端口按照设定的数据流向进行连接。本发明实施例所提供的技术方案，通过在数据流架构中构建用于调整图像尺寸的专用单元，并控制待计算的图像数据依次流经不同的计算单元，避免了调用CPU进行基于指令集的计算，实现了图像数据的快速计算，并释放了CPU的计算压力，从而实现了视频及图像流的快速缩放处理，有效的减缓了AI芯片的前后处理效率低下的瓶颈问题。

技术领域

本发明实施例涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于数据流架构的图像尺寸调整装置、调整方法及设备。

背景技术

随着深度学习的快速发展，卷积神经网络已经大量应用于机器视觉应用，例如图像识别与图像分类。基于数据流架构的人工智能芯片，由于其极高的芯片利用率，正在越来越多的场景中得到应用。为了提高数据流架构AI芯片的端到端效率，需要对视频、图像流相关数据进行前后端计算处理，比如将图像放大或缩小（resize）为与后续模块相匹配的尺寸。

在传统的计算体系架构中，需要使用CPU基于指令集进行图像的resize功能，由于resize运算数据量大，会占用较多CPU资源，从而降低整个AI系统的端到端性能，导致消耗更多的计算时间成本，影响整体的计算效率。

发明内容

本发明实施例提供一种基于数据流架构的图像尺寸调整装置、调整方法及设备，以释放CPU的计算压力，实现极高效率的运算。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于数据流架构的图像尺寸调整装置，该装置包括：第一乘法运算单元、第二乘法运算单元、第一数据寄存单元、第二数据寄存单元、第一加法运算单元和第二加法运算单元；其中，

所述第一乘法运算单元的第一输入端用于接收待计算的图像数据，第二输入端用于接收第一图像位置系数，所述第一乘法运算单元的输出端分别与所述第一数据寄存单元的输入端和所述第一加法运算单元的第三输入端连接，所述第一数据寄存单元的输出端与所述第一加法运算单元的第四输入端连接，所述第一加法运算单元的输出端与所述第二乘法运算单元的第五输入端连接，所述第二乘法运算单元的第六输入端用于接收第二图像位置系数，所述第二乘法运算单元的输出端分别与所述第二数据寄存单元的输入端和所述第二加法运算单元的第七输入端连接，所述第二数据寄存单元的输出端与所述第二加法运算单元的第八输入端连接，所述第二加法运算单元的输出端用于输出所述图像数据的计算结果；所述第一数据寄存单元用于在串行运算中存储所述第一乘法运算单元上一次的运算结果，所述第二数据寄存单元用于在串行运算中存储所述第二乘法运算单元上一次的运算结果。

可选的，在所述第一加法运算单元和所述第二乘法运算单元之间，还包括第一数据选择单元和第一数据分配单元，在所述第一数据选择单元和所述第一数据分配单元之间，还包括第三数据寄存单元和第三加法运算单元；其中，

所述第一加法运算单元的输出端与所述第一数据选择单元的输入端连接，所述第一数据分配单元的输出端与所述第二乘法运算单元的输入端连接，所述第一数据选择单元的第一输出端直接与所述第一数据分配单元的第九输入端连接，所述第一数据分配单元的第十输入端与所述第三加法运算单元的输出端连接，所述第一数据选择单元的第二输出端分别与所述第三数据寄存单元的输入端和所述第三加法运算单元的第十一输入端连接，所述第三数据寄存单元的输出端与所述第三加法运算单元的第十二输入端连接；

在所述第二加法运算单元之后，还包括第二数据选择单元和第二数据分配单元，在所述第二数据选择单元和所述第二数据分配单元之间，还包括第四数据寄存单元和第四加法运算单元；其中，