公开(公告)号：CN110738316A

公开(公告)日：2020-01-31

申请号：CN201810804319.8

申请日：2018-07-20

Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 ,  三星电子株式会社

Inventor： 朱韫晖 ,  左耀华 ,  范国平 ,  刘子坤

IPC: G06N3/063

Abstract: 本申请实施例提供了一种基于神经网络的操作方法、装置及电子设备。该方法包括：确定神经网络处理器的带宽信息；根据所述带宽信息，确定相应的调度策略；根据所述调度策略，控制存储器以及处理引擎单元阵列执行相应操作。本申请的神经网络处理器通过充分结合带宽的情况来对控制存储器以及处理引擎单元阵列进行调度以执行相应操作，能够提高神经网络处理器的处理速度，降低功耗。

公开(公告)号：CN110555520A

公开(公告)日：2019-12-10

申请号：CN201810847533.1

申请日：2018-07-27

Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 ,  三星电子株式会社

Inventor： 朱韫晖 ,  左耀华 ,  杜吉刚

IPC: G06N3/063 ,  G06N3/04 ,  G06T1/60

Abstract: 本申请实施例提供了一种执行卷积操作的方法、相应的处理装置及电子设备。该方法包括：通过预取单元PFx,y获取预定数据，并将获取到的预定数据存储至预取单元PFx,y，其中，预取单元PFx,y为处理引擎单元阵列n*m中的任一预取单元，n、m、x和y为正整数，1≤x≤n，1≤y≤m；通过预定的处理引擎单元从预取单元PFx,y获取预定数据进行卷积操作。本申请基于卷积神经网络处理器引入预取单元，通过预取单元获取预定数据并进行存储；通过预定的处理引擎单元从预取单元获取预定数据进行卷积操作，使得卷积操作过程中，神经网络处理器中的大部分处理引擎单元无需直接从外部存储器重新读取数据，从而降低对存储器带宽的要求，并减少神经网络处理器的能量消耗。

公开(公告)号：CN110738316B

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN201810804319.8

申请日：2018-07-20

Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 ,  三星电子株式会社

Inventor： 朱韫晖 ,  左耀华 ,  范国平 ,  刘子坤

IPC: G06N3/063 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464

Abstract: 本申请实施例提供了一种基于神经网络的操作方法、装置及电子设备。该方法包括：确定神经网络处理器的带宽信息；根据所述带宽信息，确定相应的调度策略；根据所述调度策略，控制存储器以及处理引擎单元阵列执行相应操作。本申请的神经网络处理器通过充分结合带宽的情况来对控制存储器以及处理引擎单元阵列进行调度以执行相应操作，能够提高神经网络处理器的处理速度，降低功耗。

公开(公告)号：CN110555520B

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN201810847533.1

申请日：2018-07-27

Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 ,  三星电子株式会社

Inventor： 朱韫晖 ,  左耀华 ,  杜吉刚

IPC: G06N3/063 ,  G06N3/0464 ,  G06T1/60

Abstract: 本申请实施例提供了一种执行卷积操作的方法、相应的处理装置及电子设备。该方法包括：通过预取单元PFx,y获取预定数据，并将获取到的预定数据存储至预取单元PFx,y，其中，预取单元PFx,y为处理引擎单元阵列n*m中的任一预取单元，n、m、x和y为正整数，1≤x≤n，1≤y≤m；通过预定的处理引擎单元从预取单元PFx,y获取预定数据进行卷积操作。本申请基于卷积神经网络处理器引入预取单元，通过预取单元获取预定数据并进行存储；通过预定的处理引擎单元从预取单元获取预定数据进行卷积操作，使得卷积操作过程中，神经网络处理器中的大部分处理引擎单元无需直接从外部存储器重新读取数据，从而降低对存储器带宽的要求，并减少神经网络处理器的能量消耗。