电子设备及其控制方法
    12.
    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
    15.
    发明授权

    公开(公告)号:CN111095304B

    公开(公告)日:2025-01-14

    申请号:CN201880057625.8

    申请日:2018-06-08

    Abstract: 一种电子设备及其方法被提供用于执行深度学习。所述电子设备包括:存储器,被配置为存储目标数据和核数据;以及处理器,包括以矩阵形状布置的多个处理元件。所述处理器被配置为:将目标数据中包括的多个第一元素中的第一非零元素输入到所述多个处理元件中的每个,并将核数据中包括的多个第二元素中的第二非零元素顺序地输入到所述多个处理元件中的第一行中包括的多个第一处理元件中的每个。所述多个第一处理元件中的每个被配置为基于第一非零元素的深度信息和第二非零元素的深度信息执行输入的第一非零元素与输入的第二非零元素之间的运算。

    电子设备及其控制方法
    16.
    发明授权

    公开(公告)号:CN111819581B

    公开(公告)日:2024-08-16

    申请号:CN201980017006.0

    申请日:2019-03-07

    Abstract: 提供了一种电子设备。所述电子设备包括:存储器,存储对象数据和核数据;以及处理器,包括以矩阵形式布置的多个处理元件,其中,所述处理器被配置为:将对象数据中包括的多个第一元素中的相应第一元素输入到所述多个处理元件中的布置在第一行中的处理元件,并将核数据中包括的多个第二元素顺序地输入到布置在第一行中的处理元件,以执行所述相应第一元素与所述多个第二元素之间的运算;识别第一元素和第二元素具有非零值的深度;并且将与识别出的深度相应的第一元素和第二元素输入到布置在第一行中的处理元件中的每一个处理元件中所包括的计算器,以执行卷积运算。

    电子设备及其控制方法
    17.
    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。

    电子设备及其控制方法
    18.
    发明公开

    公开(公告)号:CN111819581A

    公开(公告)日:2020-10-23

    申请号:CN201980017006.0

    申请日:2019-03-07

    Abstract: 提供了一种电子设备。所述电子设备包括:存储器,存储对象数据和核数据;以及处理器,包括以矩阵形式布置的多个处理元件,其中,所述处理器被配置为:将对象数据中包括的多个第一元素中的相应第一元素输入到所述多个处理元件中的布置在第一行中的处理元件,并将核数据中包括的多个第二元素顺序地输入到布置在第一行中的处理元件,以执行所述相应第一元素与所述多个第二元素之间的运算;识别第一元素和第二元素具有非零值的深度;并且将与识别出的深度相应的第一元素和第二元素输入到布置在第一行中的处理元件中的每一个处理元件中所包括的计算器,以执行卷积运算。

    电子设备及其控制方法
    19.
    发明公开

    公开(公告)号:CN111095304A

    公开(公告)日:2020-05-01

    申请号:CN201880057625.8

    申请日:2018-06-08

    Abstract: 一种电子设备及其方法被提供用于执行深度学习。所述电子设备包括:存储器,被配置为存储目标数据和核数据;以及处理器,包括以矩阵形状布置的多个处理元件。所述处理器被配置为:将目标数据中包括的多个第一元素中的第一非零元素输入到所述多个处理元件中的每个,并将核数据中包括的多个元素中的第二非零元素顺序地输入到所述多个处理元件中的第一行中包括的多个第一处理元件中的每个。所述多个第一处理元件中的每个被配置为基于第一非零元素的深度信息和第二非零元素的深度信息执行输入的第一非零元素与输入的第二非零元素之间的运算。

    矢量处理器及其控制方法
    20.
    发明公开

    公开(公告)号:CN110050259A

    公开(公告)日:2019-07-23

    申请号:CN201780074579.8

    申请日:2017-10-23

    Abstract: 公开了一种矢量处理器。矢量处理器包括提供给多个单指令多数据(SIMD)通道中的每一个、存储多条数据中的每一个、并且分别输出在多条数据当中的要在当前周期中使用的输入数据的多个寄存器文件;混洗单元,用于接收从多个寄存器文件输出的多条输入数据,并执行混洗使得所接收的多条输入数据分别对应于多个SIMD通道,并输出多条输入数据;以及,命令运行单元,用于通过接收从混洗单元输出的输入数据来执行并行操作。

Patent Agency Ranking