一种异构协同计算系统技术方案

本发明专利技术提供了一种异构协同计算系统，用于解决现有技术中无法处理复杂的人工通用智能的任务场景的问题。包括：通信单元、控制单元、第一子系统和第二子系统，其中，所述通信单元用于实现不同计算编码方式的第一子系统和第二子系统间的数据交互，所述控制单元用于控制所述第一子系统与所述第二子系统协同工作。

A Heterogeneous Cooperative Computing System

The present invention provides a heterogeneous collaborative computing system for solving the problem that complex artificial general intelligence task scenarios cannot be handled in the prior art. It includes a communication unit, a control unit, a first subsystem and a second subsystem, wherein the communication unit is used to realize data interaction between the first subsystem and the second subsystem with different computational coding modes, and the control unit is used to control the first subsystem and the second subsystem to work together.

【技术实现步骤摘要】
一种异构协同计算系统
本专利技术涉及人工智能领域，尤其涉及一种异构协同计算系统。
技术介绍
随着人工智能的发展，人工智能的目标逐步提高，最终目标是实现人工通用智能，即建立一种能够像人一样思考和处理一般认知任务的机器。现有技术中为实现这一目标通常采用基于人工神经网络进行计算的系统和基于脉冲神经网络进行计算的系统两种方案。具体的，采用基于人工神经网络的计算系统，以现有计算架构为基础，通过优化计算和存储器架构，对某类特定算法或者场景进行加速，从而实现在这一特定场景下的计算精度的优化，但是在处理低功耗事件驱动响应和实时性问题方面上的能力不足；基于脉冲神经网络的计算系统借鉴人脑处理的信息结构和运作规则，用于实时性响应和低功耗的问题，但在精确运算、大数据量密集计算上的能力不足。上述两种方案各有优势，但也各有缺点，因此单独使用上述任一种方案都无法处理复杂的人工通用智能的任务场景，例如同时需要精确数值和快速响应的任务场景，并且基于人工神经网络进行计算的系统不能实现脉冲神经网络计算，而基于脉冲神经网络进行计算的系统也不能实现脉冲神经网络计算，两种计算方法也无法在同一系统中实现。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了一种异构协同计算系统，用于解决现有技术中无法处理复杂的人工通用智能的任务的问题。根据本专利技术实施例的第一个方面，提供了一种异构协同计算系统，包括：通信单元、控制单元、第一子系统和第二子系统，其中，所述通信单元用于实现不同计算编码方式的第一子系统和第二子系统间的数据交互，所述控制单元用于控制所述第一子系统与所述第二子系统协同工作。采用上述系统，可以实现对复杂的人工通用智能的任务场景的处理。在一个实施例中，所述第一子系统为人工神经网络子系统、所述第二子系统为脉冲神经网络子系统。在一个实施例中，所述通信单元用于：接收所述第一子系统发送的第一数据，其中，所述第一数据为人工神经元数量值；将所述第一子系统的所述第一数据发送至存储单元。采用上述装置，将接收到的人工神经网络子系统发出的，不需要即时处理的第一数据存储到所述存储单元。在一个实施例中，当所述接收所述第一子系统发送的第一数据时，所述通信单元具体用于：通过数据总线接收所述第一数据；当将所述第一数据发送至所述存储单元时，具体用于：将所述第一数据发送至所述存储单元中预先设置的区域。本专利技术实施例中，将第一子系统单元发出的第一数据存储到所述存储单元中预先设置的区域，方便以后对数据的查找。在一个实施例中，所述通信单元还用于：接收所述第一子系统发送的第一数据，其中，所述第一数据为人工神经元数量值；将所述第一数据进行数据格式转换，将数据格式转换得到第二数据，其中，所述第二数据为脉冲神经元事件包；将所述第二数据进行编码得到第三数据；将所述第三数据发送给所述第二子系统。在本专利技术实例中，人工神经网络子系统发出的第一数据需要即时处理时，通过格式转换以及编码，将处理后的第三数据发送给脉冲神经网络子系统，实现人工神经网络子系统与脉冲神经网络子系统间的协同工作。在一个实施例中，当所述将所述第一子系统的第一数据进行数据格式转换，将数据格式转换得到第二数据时，所述通信单元具体用于：将所述第一数据按照设定次数与脉冲发放阈值进行比较，判断出脉冲序列，判断出的所述脉冲序列为所述第二数据，其中，所述设定次数为设定时间窗口与相邻两个脉冲之间的最小时间间隔的比值。在一个实施例中，所述通信单元用于：接收所述第二子系统发送的第四数据，其中，所述第四数据为脉冲神经元事件包；将所述第二子系统的所述第四数据进行解码；将解码后的所述第四数据进行格式转换得到第五数据，其中，所述第五数据为人工神经元数量值；将所述第五数据发送至存储单元。在本专利技术实例中，脉冲神经网络子系统发出的第四数据经过解码和格式转换，得到第五数据，将第五数据通过存储接口存储到存储单元，以便于人工神经子系调用。在一个实施例中，当所述接收第二子系统发送的第四数据时，所述通信单元具体用于：通过地址-事件表示法AER的编码方式接收所述第二子系统发送的所述第四数据；当将所述第五数据发送至所述存储单元时，所述通信单元具体用于：按照所述第四数据携带的目标地址将格式转换后的所述第五数据发送至所述存储单元的对应区域。在一个实施例中，当所述将所述第二子系统的所述第四数据进行数据格式转换得到第五数据时，所述通信单元具体要用于：将在设定时间窗口内积累和暂存的脉冲数据确定为所述第四数据；将所述第四数据转换为所述第五数据。在一个实施例中，所述控制单元具体用于：控制所述第一子系统或所述第二子系统通过存储单元获取预先存储的数据信息，其中，所述数据信息包括配置信息和指令序列。在一个实施例中，所述第一子系统通过存储单元获取预先存储的数据信息时，所述控制单元具体用于：控制所述第一子系统从所述存储单元的预先设置的区域中读取需要使用的配置信息以及人工神经元数量值，其中，所述人工神经元数量值为所述第一子系统前一次计算得到的数据和/或经过格式转换的所述脉冲神经网络子系统的数据；将所述配置信息以及所述人工神经元数量值发送给所述第一子系统。在一个实施例中，所述第二子系统通过存储单元获取预先存储的数据时，所述控制单元具体用于：控制所述第二子系统从所述存储单元对应区域中读取人工神经元数量值；将所述人工神经元数量值进行格式转换得到脉冲神经元事件包；将所述脉冲神经元事件包进行编码；将所述编码后的脉冲神经元事件包发送给所述第二子系统。本专利技术实施例中，所述第二子系统通过存储单元获取的数据还包括：第二子系统的初始化配置信息，以及对所述第二对子系统进行功能更新时相应的更新配置信息，所述更新配置信息从存储单元预先设定的区域中获取。在一个实施例中，所述第一子系统和所述第二子系统通过所述通信单元和所述控制单元进行协同工作，所述协同工作的方式包括：串联协同工作、并联协同工作、并行协同工作、协同反馈工作、协同使能工作中的至少一项。在一个实施例中，所述第一子系统与所述第二子系统处于同一个处理器或者处于不同的处理器。在一个实施例中，所述通信单元和所述控制单元与所述第一子系统设置于同一个处理器，或所述通信单元和所述控制单元与所述第二子系统设置于同一个处理器，或所述通信单元和所述控制单元与所述第一子系统和所述第二子系统设置于不同的处理器。根据本专利技术实施例的第二个方面，提供了一种异构协同计算方法，所述异构协同计算方法通过第一方面或第一方面任一种可能所述的系统去实现。根据本专利技术实施例的第三个方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器执行时实现如第二方面所述的方法。根据本专利技术实施例的第四个方面，提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机执行如第二方面所述的方法。根据本专利技术实施例的第五个方面，提供了一种数据处理装置，包括第一方面或第一方面任一种可能所述的系统。本专利技术实施例的有益效果包括：采用由通信单元、控制单元、第一子系统和第二子系统，可以实现不同计算编码方式的第一子系统和第二子系统间的数据交互，实现对复杂的人工通用智能的任务场景的处理。附图说明通过以下参照附图对本专利技术实施例的描述，本专利技术的上述以及其它目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：图1是本专利技术实施例提供的一本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种异构协同计算系统，其特征在于，包括：通信单元、控制单元、第一子系统和第二子系统，其中，所述通信单元用于实现不同计算编码方式的第一子系统和第二子系统间的数据交互，所述控制单元用于控制所述第一子系统与所述第二子系统协同工作。

【技术特征摘要】
1.一种异构协同计算系统，其特征在于，包括：通信单元、控制单元、第一子系统和第二子系统，其中，所述通信单元用于实现不同计算编码方式的第一子系统和第二子系统间的数据交互，所述控制单元用于控制所述第一子系统与所述第二子系统协同工作。2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述第一子系统为人工神经网络子系统、所述第二子系统为脉冲神经网络子系统。3.如权利要求2所述的系统，其特征在于，所述通信单元用于：接收所述第一子系统发送的第一数据，其中，所述第一数据为人工神经元数量值；将所述第一数据发送至存储单元。4.如权利要求3所述的系统，其特征在于，当所述接收所述第一子系统发送的第一数据时，所述通信单元具体用于：通过数据总线接收所述第一数据；当将所述第一数据发送至所述存储单元时，所述通信单元具体用于：将所述第一数据发送至所述存储单元中预先设置的区域。5.如权利要求2所述的系统，其特征在于，所述通信单元还用于：接收所述第一子系统发送的第一数据，其中，所述第一数据为人工神经元数量值；将所述第一数据进行数据格式转换得到第二数据，其中，所述第二数据为脉冲神经元事件包；将所述第二数据进行编码得到第三数据；将所述第三数据发送给所述第二子系统。6.如权利要求5所述的系统，其特征在于，当所述将所述第一子系统的所述第一数据进行数据格式转换得到第二数据时，所述通信单元具体用于：将所述第一数据按照设定次数与脉冲发放阈值进行比较，得到脉冲序列，所述脉冲序列为所述第二数据，其中，所述设定次数为设定时间窗口与相邻两个脉冲之间的最小时间间隔的比值。7.如权利要求2所述的系统，其特征在于，所述通信单元用于：接收所述第二子系统发送的第四数据，其中，所述第四数据为脉冲神经元事件包；将所述第二子系统的所述第四数据进行解码；将解码后的所述第四数据进行格式转换得到第五数据，其中，所述第五数据为人工神经元数量值；将所述第五数据发送至存储单元。8.如权利要求7所述的系统，其特征在于，当所述接收第二子系统发送的第四数据时，所述通信单元具体用于：通过地址-事件表示法AER的编码方式接收所述第二子系统发送的所述第四数据；当将所述第五数据发送至所述存储单元时，所述通信单元具体用于：按照所述第四数据携带的目标地址将格式转换后的所述第五数据发送至所述存储单元的对应区域。9.如权利要求7所述的系统，其特征在于，当所述将所述第二子系统的所述第四数据进行数据格式转换得到第五数据时...

【专利技术属性】
技术研发人员：施路平，王冠睿，裴京，杨哲宇，汤沛，
申请(专利权)人：北京灵汐科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11