[发明专利]一种执行卷积计算的系统及方法

权利要求书

1.一种执行卷积计算的系统，其特征在于，包括：

分析模块，用于根据分析多个卷积特征的多个结果，生成模式选择信号以选择矩阵模式和滤波器模式中的一个，其中所述多个结果包括至少所述矩阵模式和所述滤波器模式之间的资源利用的比较；以及

卷积模块，与所述分析模块耦接，包括多个处理元件，每个所述处理元件包括算术计算电路，其中所述卷积模块用于根据所述矩阵模式执行自多个卷积计算转换而来的多个矩阵乘法，并根据所述滤波器模式执行所述多个卷积计算。

2.如权利要求1中的执行卷积计算的系统，其特征在于，所述多个处理元件配置为两个二维阵列，所述两个二维阵列包括用于执行所述矩阵模式中的所述多个矩阵乘法的第一二维阵列，以及用于执行所述滤波器模式中的所述多个卷积计算的第二二维阵列。

3.如权利要求1中的执行卷积计算的系统，其特征在于，所述多个处理元件用作一个混合二维阵列，所述混合二维阵列在运行期间根据所述模式选择信号执行所述矩阵模式中的所述多个矩阵乘法和所述滤波器模式中的所述多个卷积计算。

4.如权利要求1中的执行卷积计算的系统，其特征在于，所述多个处理元件用作两个一维阵列，所述两个一维阵列包括用于执行所述矩阵模式中的所述多个矩阵乘法的第一一维阵列，以及用于执行所述滤波器模式中的所述多个卷积计算的第二一维阵列。

5.如权利要求1中的执行卷积计算的系统，其特征在于，所述多个处理元件用作一个混合一维阵列，所述混合一维阵列在运行期间根据所述模式选择信号执行所述矩阵模式中的所述多个矩阵乘法和所述滤波器模式中的所述多个卷积计算。

6.如权利要求1中的执行卷积计算的系统，其特征在于，还包括：

数据调度引擎，用于根据所述模式选择信号将输入图像数据和多个滤波器权重调度到相应的所述多个处理元件中。

7.如权利要求1中的执行卷积计算的系统，其特征在于，所述卷积计算包括卷积神经网络计算。

8.如权利要求1中的执行卷积计算的系统，其特征在于，所述多个结果包括所述矩阵模式与所述滤波器模式之间的功率性能比较。

9.如权利要求1中的执行卷积计算的系统，其特征在于，所述多个卷积特征包括输入图像的维度、所述卷积计算中所使用的滤波器的维度以及用于并行执行所述卷积计算的所述多个处理元件的纬度。

10.如权利要求9中的执行卷积计算的系统，其特征在于，所述多个卷积特征还包括输入滤波器计数、关于所述输入图像的多个像素值的多个滤波器权重的步幅大小、输入数据批量尺寸、输入到所述卷积计算的所述多个滤波器权重和所述多个像素值的多个颜色信道排列以及所述卷积计算输出的多个卷积结果的多个颜色信道排列中的一个或多个。

11.一种执行卷积计算的方法，其特征在于，包括：

卷积模块接收用于选择矩阵模式和滤波器模式中的一个的模式选择信号，其中所述模式选择信号是基于分析多个卷积特征的多个结果生成而来，所述多个卷积特征包括至少所述矩阵模式和所述滤波器模式之间的资源利用的比较，所述卷积模块包括多个处理元件，每个处理元件包括算术计算电路；

响应于选择所述矩阵模式，执行自多个卷积计算转换而来的多个矩阵乘法；以及

响应于选择所述滤波器模式，执行所述多个卷积计算。

12.如权利要求11中的执行卷积计算的方法，其特征在于，还包括：

由所述多个处理元件的第一二维阵列执行所述矩阵模式中的所述多个矩阵乘法；以及

由所述多个处理元件的第二二维阵列执行所述滤波器模式中的所述多个卷积计算，其中所述第二二维阵列包括与所述第一二维阵列不同的多个处理元件。