【技术实现步骤摘要】
用于数据处理的存储器访问管理的方法和装置
技术介绍
人工神经网络是采用多种机器学习算法来一起处理复杂数据文件(例如，视觉图像、音频文件等)的计算框架。实现人工神经网络的处理器配置可能具有次优性能。计算机或处理器的性能可根据指令执行速率或吞吐量来评估，其中指令执行速率或吞吐量可表示为每秒百万次指令数(MIPS)、时钟速度、总线大小、资源利用率、存储器大小、延迟、带宽、吞吐量等。用于实现人工神经网络的硬件配置可包括中央处理单元(CPU)，该中央处理单元(CPU)与加速器一起工作以处理在存储器设备上捕获的图像文件或其它数据。加速器可在图形处理单元(GPGPU)、多核处理器、现场可编程门阵列(FPGA)和专用集成电路(ASIC)上以通用计算的形式利用专用硬件。人工神经网络的一个实施方案是卷积神经网络(CNN)，其已被证实为用于执行图像识别、检测和检索的有效工具。可将CNN扩展和配置为支持学习过程所需的标记为大型的数据集。在这些条件下，发现CNN在学习复杂且稳健的图像特征方面是成功的。CNN是一种前馈人工神经网络，其中单个神经元以使得它们响应视场中...
【技术保护点】
1.一种用于动态处理数据文件的系统，所述系统包括：/n中央处理单元(CPU)、加速器、通信总线、本地存储器缓冲器和系统存储器设备，其中所述系统存储器设备被配置成用于存储所述数据文件；/n所述加速器包括本地存储器缓冲器、数据传输调度器和多个处理引擎；以及/n所述本地存储器缓冲器包括输入缓冲器和输出缓冲器，其中所述输入缓冲器与用于所述处理引擎中的一个处理引擎的输入寄存器组通信，并且所述输出缓冲器与用于所述处理引擎中的一个处理引擎的输出寄存器组通信；/n其中所述数据传输调度器被布置成用于管理所述系统存储器设备与所述本地存储器缓冲器之间的数据传输，其中所述数据传输包括与所述数据文件...
【技术特征摘要】
20181126 US 16/1998981.一种用于动态处理数据文件的系统，所述系统包括：
中央处理单元(CPU)、加速器、通信总线、本地存储器缓冲器和系统存储器设备，其中所述系统存储器设备被配置成用于存储所述数据文件；
所述加速器包括本地存储器缓冲器、数据传输调度器和多个处理引擎；以及
所述本地存储器缓冲器包括输入缓冲器和输出缓冲器，其中所述输入缓冲器与用于所述处理引擎中的一个处理引擎的输入寄存器组通信，并且所述输出缓冲器与用于所述处理引擎中的一个处理引擎的输出寄存器组通信；
其中所述数据传输调度器被布置成用于管理所述系统存储器设备与所述本地存储器缓冲器之间的数据传输，其中所述数据传输包括与所述数据文件相关联的数据；
其中所述本地存储器缓冲器被配置为循环行缓冲器；
其中所述数据传输调度器包括乒乓缓冲器，所述乒乓缓冲器用于将输出数据从所述处理引擎中的一个处理引擎传输到所述系统存储器设备；并且
其中所述本地存储器缓冲器被配置成用于执行与所述数据文件相关联的所述数据的跨层使用。
2.根据权利要求1所述的系统，其中所述数据文件包括位图图像文件，所述位图图像文件包括来自相机的视场。
3.根据权利要求1所述的系统，其中所述数据传输调度器被配置成用于管理所述系统存储器设备与所述本地存储器缓冲器之间的数据传输，所述数据传输调度器包括被配置成用于管理数据传输的数据传输调度器，所述数据传输包括与所述数据文件的一部分相关联的数据。
4.根据权利要求1所述的系统，其中所述本地存储器被配置为所述循环行缓冲器，所述循环行缓冲器包括所述本地存储器缓冲器，所述本地存储器缓冲器被配置成用于读取所述数据文件的第一数量的行并将所述数据文件的第一数量的行传输到所述输入缓冲器，以供所述处理引擎中的一个处理引...
【专利技术属性】
技术研发人员：S·王，佟维，曾树青，R·L·米利特，
申请(专利权)人：通用汽车环球科技运作有限责任公司，
类型：发明
国别省市：美国;US
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。