计算方法和装置
    22.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114548358A

    公开(公告)日:2022-05-27

    申请号:CN202110570492.8

    申请日:2021-05-25

    Abstract: 提供了一种计算方法和装置。所述方法包括:由加载器根据加载顺序按加载单位加载存储在存储器中的输入特征图的输入数据,由缓冲器控制器将加载的输入数据存储在重用缓冲器中的根据加载顺序旋转地分配的地址中,以及由多个发送器中的每个将存储在重用缓冲器中的输入数据之中的与相应的卷积运算的每个输出数据对应的相应的输入数据发送到执行器,其中,发送的相应的输入数据的部分彼此重叠。

    算术设备、算术设备的操作方法和神经网络处理器

    公开(公告)号:CN112925505A

    公开(公告)日:2021-06-08

    申请号:CN202011237219.5

    申请日:2020-11-09

    Abstract: 公开了一种算术设备、算术设备的操作方法和神经网络处理器。所述算术设备包括:第一操作数保持电路,被配置为:根据时钟信号输出第一操作数,基于包括第一操作数的最高有效位的高阶位数据的位值生成指示信号,并且基于指示信号对时钟信号进行门控,时钟信号被施加到对第一操作数的高阶位数据进行锁存的锁存器;第二操作数保持电路,被配置为:根据时钟信号输出第二操作数;以及计算电路,被配置为:基于指示信号对第一操作数的高阶位数据执行数据门控,并通过使用第二操作数和由数据门控产生的修改的第一操作数执行运算来输出运算结果。

    具有卷积神经网络处理的方法和装置

    公开(公告)号:CN111507456A

    公开(公告)日:2020-08-07

    申请号:CN201911321489.1

    申请日:2019-12-19

    Inventor: 李世焕

    Abstract: 一种神经网络装置包括:一个或多个处理器,包括:控制器,被配置为基于输入特征图的特征和卷积核的特征中的任一项或者两者,将要在并行运算中共享的共享运算数确定为输入特征图的像素值之中的像素值和卷积核的权重值之中的权重值中的任一项;以及一个或多个处理单元,被配置为基于所确定的共享运算数来执行并行运算。

    包括共享存储器区域和专用存储器区域的数据存储设备

    公开(公告)号:CN109697027A

    公开(公告)日:2019-04-30

    申请号:CN201811183956.4

    申请日:2018-10-11

    Inventor: 金钟华 李世焕

    Abstract: 提供了一种数据存储设备。可以提供的数据存储设备包括:缓冲器,被配置为接收第一信息和第二信息并在其中存储第一信息和第二信息,第一信息包括第一数据和标识第一数据的特征的第一流类数,第二信息包括第二数据和标识第二数据的特征的第二流类数,第二流类数与第一流类数不同;非易失性存储器,被配置为对存储在缓冲器中的第一数据和第二数据进行存储,非易失性存储器包括共享存储器区域和专用存储器区域,专用存储器区域与共享存储器区域不同;以及控制器,被配置为控制缓冲区和非易失性存储器,控制器被配置为在共享存储器区域中存储第一数据和第二数据,然后将存储在共享存储器区域中的第一数据迁移到专用存储器区域。

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