[发明专利]数据处理方法、装置及相关产品

权利要求书

1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法应用于人工智能处理器，所述方法包括：

根据待创建算子所对应的计算操作，确定创建所述待创建算子所需的循环关联内容，所述循环关联内容包括至少一个循环子算子和循环结束条件；

根据所述循环关联内容以及确定的输入输出规模，创建所述待创建算子；

根据所述待创建算子，创建循环神经网络模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据待创建算子所对应的计算操作，确定创建所述待创建算子所需的循环关联内容，包括：

根据所述计算操作中的循环子算子参数和对应的运算逻辑，创建所述至少一个循环子算子；

根据所述计算操作中的循环种类和循环参数，确定循环结束条件。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在循环子算子的数量为多个时，所述循环关联内容还包括子算子执行顺序，

其中，根据待创建算子所对应的计算操作，确定创建所述待创建算子所需的循环关联内容，还包括：

根据所述计算操作中的执行关系，确定与多个循环子算子对应的子算子执行顺序。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据待创建算子所对应的计算操作，确定创建所述待创建算子所需的循环关联内容，包括：

根据所述计算操作中的子算子标识，从预设的循环子算子库中获取与所述子算子标识相对应的循环子算子，

其中，子算子标识用于指示对应的循环子算子所对应的运算，

所述循环子算子库中存储有多个预先创建的带有子算子标识的循环子算子。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述循环种类包括数值循环控制和次数循环控制中的至少一种，

所述循环参数包括与所述数值循环控制相对应的数值阈值和指定循环子算子的运算结果、与所述次数循环控制相对应的循环次数阈值中的至少一种，

其中，所述指定循环子算子为所述至少一个循环子算子中的任意一个。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于人工智能处理器运行所述循环神经网络模型。

7.一种数据处理装置，其特征在于，所述装置应用于人工智能处理器，所述装置包括：

内容确定模块，根据待创建算子所对应的计算操作，确定创建所述待创建算子所需的循环关联内容，所述循环关联内容包括至少一个循环子算子和循环结束条件；

算子创建模块，根据所述循环关联内容以及确定的输入输出规模，创建所述待创建算子；

模型创建模块，根据所述待创建算子，创建循环神经网络模型。

8.一种人工智能处理器，其特征在于，所述人工智能处理器包括如权利要求7所述的数据处理装置。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括如权利要求8所述的人工智能处理器。

10.一种板卡，其特征在于，所述板卡包括：存储器件、接口装置和控制器件以及如权利要求8所述的人工智能处理器；

其中，所述人工智能处理器与所述存储器件、所述控制器件以及所述接口装置分别连接；

所述存储器件，用于存储数据；

所述接口装置，用于实现所述人工智能处理器与外部设备之间的数据传输；

所述控制器件，用于对所述人工智能处理器的状态进行监控。