An embodiment of the present invention provides a data processing apparatus and a computing apparatus for convolution calculation, comprising a first conversion unit comprising a memristor for converting a received first voltage signal into a current signal that is smaller than a memristor. Threshold voltage, the current signal is the result of the multiplication of the first voltage signal and the conductivity value of the memristor; reset unit, when the reset unit is connected with the memristor, is used to control the resistance value of the memristor to reach the maximum or minimum value of the resistance value of the memristor; resistance adjusting unit, when the resistance adjusting unit is connected with the memristor, is used for the recovery. When the resistance of the memristor is controlled by the bit unit to reach the maximum or minimum value, the resistance of the memristor is adjusted. The embodiment of the invention realizes the function of multiplication operation through a data processing device, and can change the conductivity of the memristor easily and quickly.
【技术实现步骤摘要】
数据处理装置和用于卷积计算的计算设备
本申请涉及数据处理领域，并且更具体地，涉及数据处理装置和用于卷积计算的计算设备。
技术介绍
卷积神经网络是一种特殊的深层神经网络模型，这种网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，例如，在图像处理领域，卷积神经网络避免了对图像的复杂的前期预处理，可以直接输入原始图像，使处理过程更为简单。卷积神经网络主要包括卷积层、池化层和全连接层，其中，卷积层主要用于对输入矩阵执行卷积操作，该卷积操作主要为将输入矩阵与另一个矩阵进行卷积计算，得到该输入矩阵每个元素的特征值，该另一个矩阵为该卷积计算的卷积核，该卷积核也可以称为权矩阵，权矩阵中的每一个元素为一个权值，现有技术中，进行卷积计算的卷积核一般情况下为固定的卷积核模板，即卷积核中的权值不能根据不同的需要进行改变，进一步导致卷积计算的计算速度较低，且能耗较大，不方便卷积计算的操作。
技术实现思路
本申请提供一种数据处理装置和用于卷积计算的计算设备，能够实现将输入数据与卷积计算的卷积核的权值进行相乘的功能，而且能够简便快捷的实现卷积核的权值改变的功能，提高了卷积计算的效率，降低了功耗。第一方面...
【技术保护点】
1.一种数据处理装置，其特征在于，所述数据处理装置包括：第一转换单元，所述第一转换单元包括忆阻器，所述第一转换单元用于将接收的第一电压信号基于所述忆阻器转换为电流信号，所述第一电压信号小于所述忆阻器的阈值电压，所述电流信号为所述第一电压信号和所述忆阻器的电导值相乘的结果；复位单元，所述复位单元与所述忆阻器相连，所述复位单元用于控制所述忆阻器的阻值达到所述忆阻器阻值的最大值或最小值；阻值调整单元，所述阻值调整单元与所述忆阻器相连，所述阻值调整单元用于在所述复位单元控制所述忆阻器的阻值达到所述忆阻器阻值的最大值或最小值的情况下，调整所述忆阻器的阻值。
【技术特征摘要】
1.一种数据处理装置，其特征在于，所述数据处理装置包括：第一转换单元，所述第一转换单元包括忆阻器，所述第一转换单元用于将接收的第一电压信号基于所述忆阻器转换为电流信号，所述第一电压信号小于所述忆阻器的阈值电压，所述电流信号为所述第一电压信号和所述忆阻器的电导值相乘的结果；复位单元，所述复位单元与所述忆阻器相连，所述复位单元用于控制所述忆阻器的阻值达到所述忆阻器阻值的最大值或最小值；阻值调整单元，所述阻值调整单元与所述忆阻器相连，所述阻值调整单元用于在所述复位单元控制所述忆阻器的阻值达到所述忆阻器阻值的最大值或最小值的情况下，调整所述忆阻器的阻值。2.根据权利要求1所述的数据处理装置，其特征在于，所述阻值调整单元用于根据接收的第二电压信号，调整所述忆阻器的阻值，所述第二电压信号大于或等于所述忆阻器的阈值电压。3.根据权利要求2所述的数据处理装置，其特征在于，所述阻值调整单元为三态门，所述三态门包括控制端、接收端和输出端；所述控制端用于接收大于或等于三态门的开启电压的电压信号，所述接收端用于接收第二电压信号，所述第二电压信号大于或等于所述忆阻器的阈值电压，所述输出端用于向所述忆阻器输入所述第二电压信号以调整所述忆阻器的阻值。4.根据权利要求1至3中任一项所述的数据处理装置，其特征在于，所述复位单元用于接收负向电压信号以控制所述忆阻器的阻值达到所述忆阻器阻值的最大值；或者，所述复位单元用于接收正向电压信号以控制所述忆阻器的阻值达到所述忆阻器阻值的最小值。5.一种用于卷积计算的计算设备，其特征在于，所述计算设备用于对矩阵Am×n和矩阵Bm×n进行卷积计算，所述计算设备包括：运算单元，所述运算单元包括m×n个数据处理装置，其中所述数据处理装置包括：第一转换单元，所述第一转换单元包括忆阻器，所述第一转换单元用于将接收的第一电压信号基于所述忆阻器转换为电流信号，所述第一电压信号小于所述忆阻器的阈值电压，所述电流信号为所述第一电压信号和所述忆阻器的电导值相乘的结果；复位单元，所述复位单元与所述忆阻器相连，所述复位单元用于控制所述忆阻器的阻值达到所述忆阻器阻值的最大值或最小值；阻值调整单元，所述阻值调整单元与所述忆阻器相连，所述阻值调整单元用于在所述复位单元控制所述忆阻器的阻值达到所述忆阻器阻值的最大值或最小值的情况下，调整所述忆阻器的阻值；所述运算单元用于将m×n个数据处理装置中的每个数据处理装置接收的第一电压信号转换为第一电流信号，并根据所述第一电流信号确定第二电流信号，所述第一电压信号为所述m×n个数据处理装置中每个数据处理装置接收的电压信号，所述m×n个数据处理装置与所述矩阵Am×n中的m×n个元素一一对应，所述m×n个数据处理装置中的每个数据处理装置接收的第一电压信号为所述矩阵Am×n中的与所述每个数据处理装置对应的元素的数值转换的电压信号，所述第一电流信号为所述m×n个数据处理装置中的每个数据处理装置输出的电流信号，且所述第一电流信号为所述第一电压信号与所述忆阻器的电导值的乘积，所述m×n个数据处理装置中的忆阻器的电导值与所述矩阵Bm×n中的m×n个元素一一对应，所述第二电流信号为所述m×n个数据处理装置中的每个数据处理装置输出的所述第一电流信号之和；第二转换单元，所述第二转换单元与所述运算单元相连，所述第二转换单元用于将所述运算单元的输出的所述第二电流信号转换成第二电压信号，所述第二电压信号为所述矩阵Am×n和矩阵Bm×n进行卷积运算的结果。6.根据权利要求5所述的计算设备，其特征在于，所述运算单元包括m个相互并联的支路，所述m个支路中的每个支路包括n个所述数据处理装置，所述运算单元用于将所述m个相互并联的支路中输出的第三电流信号转换为第二电流信号，所述第二电流信号为所述m个支路中每个支路输出的所述第三电流信号之和，所述第三电流信号为所述每个支路中的n个所述数据处理装置中的每个数据处理装置的输出的所述第一电流信号之和。7.根据权利要求5或6所述的计算设备，其特征在于，所述第二转换单元包...
【专利技术属性】
技术研发人员：温世平，曾小芬，薛希俊，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，华中科技大学，
类型：发明
国别省市：广东,44
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