[发明专利]一种卷积计算电路、神经网络处理器以及卷积计算方法

权利要求书

1.一种卷积计算电路，其特征在于，包括数据分组模块、卷积计算模块以及求和模块，其中，所述卷积计算模块又包括索引生成子模块、权值查询子模块以及移位相加子模块；

所述数据分组模块，基于原始数据与卷积核中权值之间的对应关系将待处理的若干原始数据划分至若干数据分组，并将属于同一数据分组的原始数据传输至同一卷积计算模块；

每个卷积计算模块中，所述索引生成子模块，基于同一数据分组中各个原始数据在相同比特位上的数值生成若干索引数据，并将所述索引数据传输至权值查询子模块；

所述权值查询子模块，在权值表中查询各个索引数据对应的目标权值，并将所述目标权值传输至移位相加模块；各个卷积计算模块中的权值表基于卷积核中的权值进行预先配置；

所述移位相加子模块，基于索引数据在原始数据中所处的比特位对各个目标权值进行移位处理，将所有移位处理后的目标权值相加得到中间卷积值，并将所述中间卷积值传输至求和模块；

所述求和模块，对各个卷积计算模块传入的所有中间卷积值进行求和，得到最终卷积值。

2.根据权利要求1所述的电路，其特征在于，所述数据分组模块，在基于原始数据与卷积核中权值之间的对应关系将待处理的若干原始数据划分至若干数据分组时，具体用于：

将对应于卷积核中同行权值的原始数据划分至同一数据分组。

3.根据权利要求1所述的电路，其特征在于，所述索引生成子模块，在基于同一数据分组中各个原始数据在相同比特位上的数值生成若干索引数据时，具体用于：

取各个原始数据在相同比特位上的数值，并依照所述原始数据对应卷积核中同行权值的顺序排列生成所述比特位对应的索引数据，从而生成各个比特位分别对应的索引数据。

4.根据权利要求1所述的电路，其特征在于，所述卷积计算模块还包括权值表配置模块：

所述权值表配置模块，基于索引数据对应的组合相加规则，由卷积核中同处一行的权值计算确定所述索引数据对应的目标权值，从而确定各个索引数据分别对应的目标权值以配置所述卷积计算模块的权值表。

5.根据权利要求1所述的电路，其特征在于，在卷积核大小为n×n的情况下，所述卷积计算电路中包括的所述卷积计算模块的数量为n；其中，n为正整数。

6.根据权利要求1所述的电路，其特征在于，在应用于图像处理时，所述待处理的若干原始数据为待处理图像各个像素点上的图像数据。

7.一种神经网络处理器，其特征在于，采用权利要求1至6中任一项所述的电路执行卷积计算。

8.一种卷积计算方法，其特征在于，所述方法包括：

基于原始数据与卷积核中权值之间的对应关系将待处理的若干原始数据划分至若干数据分组；

针对每个数据分组，基于所述数据分组中各个原始数据在相同比特位上的数值生成若干索引数据；

针对每个索引数据，在所述索引数据所属数据分组的权值表中查询所述索引数据对应的目标权值；各个数据分组的权值表基于卷积核中的权值进行预先配置；

基于索引数据在原始数据中所处的比特位对各个目标权值进行移位处理，并将所有移位处理后的目标权值相加得到最终卷积值。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基于所述数据分组中各个原始数据在相同比特位上的数值生成若干索引数据，包括：

取各个原始数据在相同比特位上的数值，并依照所述原始数据对应卷积核中同行权值的顺序排列生成所述比特位对应的索引数据，从而生成各个比特位分别对应的索引数据。

10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，基于卷积核中的权值预先配置各个数据分组的权值表的过程，包括：

基于索引数据对应的组合相加规则，由卷积核中同处一行的权值计算确定所述索引数据对应的目标权值，从而确定各个索引数据分别对应的目标权值以配置对应于所述权值的原始数据所属数据分组的权值表。