一种基于小波变换减少IO开销的神经网络处理系统技术方案

本公开提供了一种基于小波变换减少IO开销的神经网络处理系统，其中，所述基于小波变换的神经网络处理系统，包括：片下压缩单元，用于对片下数据进行压缩并发送至片上；以及片上计算装置，与所述片下压缩单元连接，用于接收所述压缩并发送至片上的数据，执行神经网络运算；其中，所述压缩单元基于小波变换对所述片下数据进行压缩。本公开神经网络处理系统，通过在加载与存储数据时进行数据压缩，减少了IO量，降低了时间与能量开销。

A neural network processing system for reducing IO overhead based on Wavelet Transform

The present disclosure provides a neural network processing system based on wavelet transform to reduce IO overhead, wherein the neural network processing system based on wavelet transform includes: a sub-chip compression unit for compressing and transmitting sub-chip data to a chip; and an on-chip computing device connected with the sub-chip compression unit to use A neural network operation is performed on receiving the data compressed and transmitted to the chip, wherein the compression unit compresses the data under the chip based on the wavelet transform. The disclosed neural network processing system reduces the amount of IO and the time and energy overhead by compressing the data when loading and storing data.

【技术实现步骤摘要】
一种基于小波变换减少IO开销的神经网络处理系统
本公开属于计算机
，更具体地涉及一种基于小波变换的神经网络处理系统及方法。
技术介绍
人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks，ANNs)简称为神经网络(NeuralNetworks，NNs)。它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间的相互连接关系，从而达到处理信息的目的。深度学习(deeplearning)的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。目前的各种神经网络计算装置，往往面临访存瓶颈的问题，加载与存储数据造成了很大的时间与能量开销。
技术实现思路
(一)要解决的技术问题基于以上问题，本公开的目的在于提出一种基于小波变换的神经网络处理系统及方法，用于解决以上技术问题的至少之一。(二)技术方案为了达到上述目的，作为本公开的一个方面，提供一种基于小波变换的神经网络处理系统，包括：片下压缩单元，用于对片下数据进本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于小波变换的神经网络处理系统，包括：片下压缩单元，用于对片下数据进行压缩并发送至片上；以及片上计算装置，与所述片下压缩单元连接，用于接收所述压缩并发送至片上的数据，执行神经网络运算；其中，所述压缩单元基于小波变换对所述片下数据进行压缩。

【技术特征摘要】
1.一种基于小波变换的神经网络处理系统，包括：片下压缩单元，用于对片下数据进行压缩并发送至片上；以及片上计算装置，与所述片下压缩单元连接，用于接收所述压缩并发送至片上的数据，执行神经网络运算；其中，所述压缩单元基于小波变换对所述片下数据进行压缩。2.根据权利要求1所述的神经网络处理系统，还包括：片上解压缩单元，设于所述计算装置内，用于对经所述片下压缩单元压缩并发送至片上的数据进行解压缩；片上压缩单元，设于所述计算装置内，用于对片上数据进行压缩并发送至片下；以及片下解压缩单元，设于所述计算装置外，用于对经所述片上压缩单元压缩并发送至片下的数据进行解压缩。3.根据权利要求2所述的神经网络处理系统，其中，通过PCIe总线、DMA、无线网络实现所述数据在片上与片下之间传输。4.根据权利要求1所述的神经网络处理系统，其中，所述压缩单元及解压缩单元利用小波基函数对数据进行小波变换，所述小波基函数包括哈尔基函数、Daubechies小波基函数、Biorthogonal小波基函数、MexicanHat小波基函数、Coiflets小波基函数、Symlets小波基函数、Morlet小波基函数、Meyer小波基函数、Gaus小波基函数、Dmeyer小波基函数、ReverseBior小波基函数。5.根据权利要求1所述的神经网络处理系统，其中，利用所述小波基函数通过阈值法、截取法、舍高频和取低频法对数据进行压缩。6.根据权利要求1所述的神经网络处理系统，其中，所述小波变换为一维的小波变换或二维的小波变换。7.根据权利要求2所述的神经网络处理系统，其中，利用所述压缩单元进行压缩的数据及利用所述解压缩单元进行解压缩的数据包...

【专利技术属性】
技术研发人员：张磊，金禄旸，张潇，陈云霁，
申请(专利权)人：中国科学院计算技术研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11