处理器及其控制方法
    1.
    发明授权

    公开(公告)号:CN111133455B

    公开(公告)日:2024-12-31

    申请号:CN201880061613.2

    申请日:2018-10-04

    Abstract: 本文提供了一种用于执行深度学习的处理器。该处理器包括处理元件单元,该处理元件单元包括以矩阵形式排列的多个处理元件,该矩阵形式包括多个处理元件的第一行和多个处理元件的第二行。处理元件由通过被连接到多个处理元件的第一行的第一数据输入单元来馈送过滤器数据。第二数据输入单元将目标数据馈送到处理元件。由寄存器组成的移位器将指令馈送到处理元件。处理器中的控制器控制处理元件、第一数据输入单元和第二数据输入单元以处理过滤器数据和目标数据,从而提供乘积和(卷积)功能。

    处理器及其控制方法
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN111133455A

    公开(公告)日:2020-05-08

    申请号:CN201880061613.2

    申请日:2018-10-04

    Abstract: 本文提供了一种用于执行深度学习的处理器。该处理器包括处理元件单元,该处理元件单元包括以矩阵形式排列的多个处理元件,该矩阵形式包括多个处理元件的第一行和多个处理元件的第二行。处理元件由通过被连接到多个处理元件的第一行的第一数据输入单元来馈送过滤器数据。第二数据输入单元将目标数据馈送到处理元件。由寄存器组成的移位器将指令馈送到处理元件。处理器中的控制器控制处理元件、第一数据输入单元和第二数据输入单元以处理过滤器数据和目标数据,从而提供乘积和(卷积)功能。

    电子设备及其控制方法
    3.
    发明公开

    公开(公告)号:CN111133457A

    公开(公告)日:2020-05-08

    申请号:CN201880062220.3

    申请日:2018-05-16

    Abstract: 公开了一种电子设备。电子设备包括存储装置和处理器,该处理器基于步幅信息对目标数据和内核数据执行卷积处理,该步幅信息指示内核数据被应用于存储在存储装置中的目标数据的间隔,其中,该处理器基于第一步幅信息将目标数据划分为多条子数据,基于不同于第一步幅信息的第二步幅信息对多条子数据和分别与多条子数据相对应的多条子内核数据执行卷积处理,并且组合多个处理结果。通过基于第一步幅信息划分内核数据来获得多条子内核数据,并且,第二步幅信息可以指示内核数据被应用于目标数据的间隔是1。

    电子设备及其控制方法
    4.
    发明授权

    公开(公告)号:CN111133457B

    公开(公告)日:2023-10-24

    申请号:CN201880062220.3

    申请日:2018-05-16

    Abstract: 公开了一种电子设备。电子设备包括存储装置和处理器,该处理器基于步幅信息对目标数据和内核数据执行卷积处理,该步幅信息指示内核数据被应用于存储在存储装置中的目标数据的间隔,其中,该处理器基于第一步幅信息将目标数据划分为多条子数据,基于不同于第一步幅信息的第二步幅信息对多条子数据和分别与多条子数据相对应的多条子内核数据执行卷积处理,并且组合多个处理结果。通过基于第一步幅信息划分内核数据来获得多条子内核数据,并且,第二步幅信息可以指示内核数据被应用于目标数据的间隔是1。

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