[发明专利]一种处理器架构、处理器及电子设备

权利要求书

1.一种处理器架构，其特征在于，用于进行神经网络模型中的各种运算，所述处理器架构，包括：

缓存区，该缓存区根据完成任务所需的数据需要被划分为多个区域，多个区域用于存储完成一个子任务所需的数据，或者，用于存储完成并行的多个子任务所需的数据，其中，该缓存区为一个二维的存储阵列，用于存储神经网络模型中涉及的多维张量，多维张量的各个维度可映射到该存储阵列的两个维度上，若输入张量的维度为NHWC，该缓存区的行用于存储输入张量的NHW维，该缓存区的列用于存储输入张量的C维，若输入张量的维度为NC，该缓存区的行用于存储输入张量的N维，该缓存区的列用于存储输入张量的C维，若输入张量的维度为NWC，该缓存区的行、列用于存储输入张量的C维，该缓存区的列用于存储输入张量的NW维；

控制模块，用于从外部存储单元获取完成目标任务所需的输入张量的大小以及获取完成所述目标任务的指令流，并根据所述输入张量的大小和所述缓存区的大小，将所述目标任务切分为多个子任务，其中，每个子任务对应所述输入张量的一部分，且每个子任务对应的数据量小于所述缓存区的存储量；

输入模块，用于在所述控制模块根据所述目标任务的指令流发送的控制命令下，从外部存储单元读取完成每个子任务所需的数据，并存储到所述缓存区中；

可编程处理模块，用于在所述控制模块根据所述目标任务的指令流发送的控制命令下，读取存储于所述缓存区中的完成该任务所需的数据，并按照预设处理逻辑对读取的数据进行处理，每次处理后将需要写回所述缓存区的处理结果写回所述缓存区，其中，所述可编程处理模块可根据实际需要进行可编程配置，通过搭配不同的指令流来控制所述可编程处理模块，使所述可编程处理模块执行神经网络模型中的各种数据运算，所述各种数据运算包括激活函数处理、池化处理、向量加操作处理、归一化处理、分类处理中的各种组合运算；

输出模块，用于在所述控制模块根据所述目标任务的指令流发送的控制命令下，将存储于所述缓存区中的最终处理结果存储到所述外部存储单元。

2.根据权利要求1所述的处理器架构，其特征在于，所述处理器架构还包括卷积模块，用于在所述控制模块的控制下，从外部存储单元处获取卷积计算所需的数据，对获取到的数据进行卷积处理，并将卷积处理结果存储到所述缓存区。

3.根据权利要求2所述的处理器架构，其特征在于，所述目标任务包括依次对目标数据进行卷积处理、激活函数处理、向量加操作处理和池化处理；所述控制模块，具体用于：

控制所述卷积模块从外部存储单元处获取卷积计算所需的目标数据，对获取到的目标数据进行卷积处理，并将卷积处理结果数据存储到所述缓存区的第一区域；

控制所述输入模块从外部存储单元读取完成向量加操作所需的数据，并存储到所述缓存区中的第二区域；

控制所述可编程处理模块读取存储于所述第一区域中的卷积处理结果数据，并对其进行激活函数处理，并将激活处理结果数据写回所述第一区域；

控制所述可编程处理模块将存储于所述第一区域中的激活处理结果数据与存储于所述第二区域中的数据进行向量加操作，并将向量加操作结果数据写回所述第一区域；

控制所述可编程处理模块存储于所述第一区域中的向量加操作结果数据进行池化处理，并将池化处理结果数据写回所述第一区域；

控制所述输出模块将存储于所述第一区域的池化处理结果数据存储到所述外部存储单元。

4.一种处理器，其特征在于，包括：本体和如权利要求1-3任一项所述的处理器架构。

5.一种电子设备，其特征在于，包括：外部存储单元和如权利要求1-3任一项所述的处理器架构。