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1. WO2020061924 - OPERATION ACCELERATOR AND DATA PROCESSING METHOD

Publication Number WO/2020/061924
Publication Date 02.04.2020
International Application No. PCT/CN2018/108018
International Filing Date 27.09.2018
IPC
G06N 3/08 2006.01
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
08Learning methods
G06N 3/063 2006.01
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
06Physical realisation, i.e. hardware implementation of neural networks, neurons or parts of neurons
063using electronic means
CPC
G06N 3/063
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
06Physical realisation, i.e. hardware implementation of neural networks, neurons or parts of neurons
063using electronic means
G06N 3/08
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
08Learning methods
Applicants
  • 华为技术有限公司 HUAWEI TECHNOLOGIES CO., LTD. [CN]/[CN]
Inventors
  • 顾雄礼 GU, Xiongli
  • 李艳华 LI, Yanhua
  • 张惠敏 ZHANG, Huimin
Agents
  • 广州三环专利商标代理有限公司 SCIHEAD IP LAW FIRM
Priority Data
Publication Language Chinese (ZH)
Filing Language Chinese (ZH)
Designated States
Title
(EN) OPERATION ACCELERATOR AND DATA PROCESSING METHOD
(FR) ACCÉLÉRATEUR D'OPÉRATION ET PROCÉDÉ DE TRAITEMENT DE DONNÉES
(ZH) 运算加速器和数据处理方法
Abstract
(EN)
An operation accelerator and a data processing method. The operation accelerator comprises: a first memory for storing a first matrix, each line or each column of the first matrix being a vector converted from a sub-matrix of a second matrix, and the second matrix being a partial derivative of an output value of a loss function with respect to a convolutional result outputted by a convolutional layer; a second memory for storing a third matrix, the third matrix being a matrix obtained by transposing and reversely arranging a fourth matrix, and the fourth matrix being a weight matrix used for obtaining the convolutional result by performing a convolution operation in the convolutional layer; an operational circuit respectively connected to the first memory and the second memory, the operational circuit being used for obtaining the first matrix and the third matrix and calculating a product of the first matrix and the third matrix to obtain a fifth matrix. A col2img operation is not required, the partial derivative of the loss function with respect to an input matrix can be calculated, and computational efficiency is high.
(FR)
L'invention concerne un accélérateur d'opération et un procédé de traitement de données. L'accélérateur d'opération comprend : une première mémoire permettant de stocker une première matrice, chaque ligne ou chaque colonne de la première matrice étant un vecteur converti à partir d'une sous-matrice d'une deuxième matrice, et la deuxième matrice étant une dérivée partielle d'une valeur de sortie d'une fonction de perte par rapport à un résultat convolutif produit par une couche convolutive ; une deuxième mémoire permettant de stocker une troisième matrice, la troisième matrice étant une matrice obtenue par transposition et agencement inverse d'une quatrième matrice, et la quatrième matrice étant une matrice de pondération utilisée pour obtenir le résultat convolutif en effectuant une opération de convolution dans la couche convolutive ; un circuit opérationnel connecté respectivement à la première mémoire et à la deuxième mémoire, le circuit opérationnel étant utilisé pour obtenir la première matrice et la troisième matrice et calculer un produit de la première matrice et de la troisième matrice pour obtenir une cinquième matrice. Une opération col2img n'est pas nécessaire, la dérivée partielle de la fonction de perte par rapport à une matrice d'entrée peut être calculée, et l'efficacité de calcul est élevée.
(ZH)
一种运算加速器和数据处理方法,该运算加速器包括:第一存储器,用于存储第一矩阵,所述第一矩阵的每一行或每一列为第二矩阵的一个子矩阵转换的向量,所述第二矩阵为损失函数的输出值对卷积层输出的卷积结果的偏导数;第二存储器,用于存储第三矩阵,所述第三矩阵为第四矩阵经过转置和反向排列得到的矩阵,所述第四矩阵为在所述卷积层执行卷积运算得到所述卷积结果所使用的权重矩阵;分别与所述第一存储器、所述第二存储器连接的运算电路;所述运算电路,用于获取所述第一矩阵和所述第三矩阵,计算所述第一矩阵和所述第三矩阵的乘积,得到第五矩阵;不需要col2img操作,就可以计算出损失函数对输入矩阵的偏导数,计算效率高。
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