(EN) A data processing method and an artificial intelligence processor. The method comprises: reading first pixel data from a storage unit according to a preset pixel reading bit width; during a T-th operation of a Ky-th row of k convolution kernels, reading first weight data from the storage unit according to a preset weight reading bit width, wherein the first weight data comprises weight data at an M-th channel, the Ky-th row, and a convolution kernel position T of the K convolution kernels; selecting, from the first pixel data and according to the stride Sx of the convolution kernels, "a" pieces of pixel data corresponding to the convolution kernel position T as second pixel data; and when T>1, for a q-th column of MACs in a MAC array, multiplying the second pixel data by q-th weight data in the first weight data, and adding same to the result of the (t-1)-th operation to obtain "a" first convolution operation results of the q-th column of MACs in the T-th operation. The data processing method can effectively improve the efficiency of convolution operation.
(FR) Procédé de traitement de données et processeur d'intelligence artificielle. Le procédé consiste : à lire des premières données de pixel à partir d'une unité de stockage selon une largeur de bit de lecture de pixel prédéfinie ; pendant une T-ième opération d'une Ky-ème rangée de k noyaux de convolution, à lire des premières données de pondération à partir de l'unité de stockage selon une largeur de bit de lecture de pondération prédéfinie, les premières données de pondération comprenant des données de pondération au niveau d'un M-ième canal, la Ky-ème rangée et une position de noyau de convolution T des K noyaux de convolution ; à sélectionner, à partir des premières données de pixel et selon le pas Sx des noyaux de convolution, "a" éléments de données de pixel correspondant à la position de noyau de convolution T en tant que secondes données de pixel ; et lorsque T>1, pour une q-ième colonne de MAC dans un réseau MAC, à multiplier les secondes données de pixel par q-ième données de pondération dans les premières données de pondération, et à ajouter ces dernières au résultat de la (t-1)-ème opération pour obtenir "a" premiers résultats d'opération de convolution de la q-ième colonne de MAC dans la T-ième opération. Le procédé de traitement de données peut améliorer efficacement le rendement d'une opération de convolution.
(ZH) 一种数据处理方法及人工智能处理器，所述方法包括根据预设的像素读取位宽，从存储单元读取第一像素数据；在k个卷积核的第Ky行的第T次运算时，根据预设的权重读取位宽，从存储单元读取第一权重数据，第一权重数据包括k个卷积核的第m个通道、第Ky行、卷积核位置T处的权重数据；根据卷积核的步长Sx，从第一像素数据中选取与卷积核位置T对应的a个像素数据作为第二像素数据；在T>1时，针对MAC阵列中的第q列MAC，将第二像素数据与第一权重数据中的第q个权重数据相乘，并与第T-1次运算的结果相加，得到第q列MAC第T次运算的a个第一卷积运算结果。该数据处理方法能够有效提高卷积运算效率。
