神经网络运算设备和方法

专利主权项内容

1.一种神经网络运算模块，其特征在于，包括：映射单元，用于接收输入数据之后，对所述输入数据进行处理，以得到处理后的输入数据，所述输入数据包括至少一个输入神经元和至少一个权值，所述处理后的输入数据包括处理后的输入神经元和处理后的权值；存储单元，用于存储所述处理后的输入神经元、处理后的权值、神经网络指令和运算结果；指令控制单元，用于从指令缓存单元中获取所述神经网络指令，并将所述神经网络指令译码成运算单元执行的微指令；所述运算单元，用于获取所述处理后的输入神经元和所述处理后的权值后，根据所述微指令对所述处理后的输入神经元和所述处理后的权值进行人工神经网络运算，以得到所述运算结果；输出缓存单元，用于缓存所述运算结果；所述映射单元包括：第二稀疏处理单元，用于接收到第三输入数据后，根据所述第三输入数据得到第一连接关系数据，并将该第一连接关系数据传输至连接关系处理单元；第三稀疏处理单元，用于接收到第四输入数据后，根据所述第四输入数据得到第二连接关系数据，并将该第二连接关系数据传输至所述连接关系处理单元；所述连接关系处理单元，用于根据所述第一连接关系数据和所述第二连接关系数据，以得到第三连接关系数据，并将该第三连接关系数据传输至第二数据处理单元；所述第二数据处理单元，用于在接收到所述第三输入数据，所述第四输入数据和所述第三连接关系数据后，根据所述第三连接关系数据对所述第三输入数据和所述第四输入数据进行处理，以得到第四输出数据和第五输出数据；其中，当所述第三输入数据包括至少一个输入神经元，第四输入数据包括至少一个权值时，所述第一连接关系数据为输入神经元的连接关系数据，所述第二连接关系数据为权值的连接关系数据，所述第四输出数据为处理后的输入神经元，所述第五输出数据为处理后的权值；当所述第三输入数据包括至少一个权值，所述第四输入数据包括至少一个输入神经元时，所述第一连接关系数据为权值的连接关系数据，所述第二连接关系数据为输入神经元的连接关系数据，所述第四输出数据为处理后的权值，所述第五输出数据为处理后的输入神经元；所述输入神经元的连接关系数据为用于表示所述至少一个输入神经元中绝对值大于第一阈值的输入神经元的位置的字符串；所述权值的连接关系数据为用于表示所述至少一个输入神经元与输出神经元之间是否有连接的字符串；所述输入神经元的连接关系数据的表示形式包括以下任意一项：直接索引、步长索引、列表的列表、坐标列表、压缩稀疏行、压缩稀疏列、ELLPACK或者坐标列表混合ELLPACK；以所述直接索引形式表示所述输入神经元的连接关系数据时，用0表示输入神经元的绝对值小于或等于所述第一阈值，用1表示输入神经元的绝对值大于所述第一阈值；以所述步长索引形式表示所述输入神经元的连接关系数据时，以当前绝对值大于所述第一阈值的输入神经元与上一个绝对值大于所述第一阈值的输入神经元之间的距离值组成的字符串表示；所述权值的连接关系数据的表示形式包括以下任意一项：直接索引、列表的列表、坐标列表、压缩稀疏行、压缩稀疏列、ELLPACK或者坐标列表混合ELLPACK；以所述直接索引形式表示所述权值的连接关系数据时，用0表示权值的绝对值小于或等于第二阈值，该权值对应的输入神经元与输出神经元之间没有连接；用1表示权值的绝对值大于所述第二阈值，该权值对应的输入神经元与输出神经元之间有连接。