计算处理设备和控制计算处理设备的方法技术

提供了一种计算处理设备和控制计算处理设备的方法。计算处理设备包括：对定点数执行运算的定点运算器；对浮点数执行运算的浮点运算器；第一转换器，其将浮点运算器的运算结果转换成具有大于第一位宽的第二位宽的定点数；统计信息获取器，其获取由定点运算器输出的定点数和由第一转换器输出的定点数中的任何定点数的统计信息；以及第二转换器，其将已由定点运算器输出或者已由第一转换器输出且其统计信息已被获取的定点数转换成具有第一位宽的定点数。

Methods of computing and processing equipment and controlling computing and processing equipment

【技术实现步骤摘要】
计算处理设备和控制计算处理设备的方法
本实施方式涉及计算处理设备和控制计算处理设备的方法。
技术介绍
提出了一种方法，该方法通过基于在深度学习等中使用的计算处理设备中执行运算指令而获得的数据的定点数的位的位置的分布对该定点数的小数点位置进行更新来提高深度学习的精度(参考，例如，专利文献1和2)。提出了一种方法，该方法通过在使用定点数对图像数据执行卷积运算时，基于用于执行卷积运算的掩模的大小设置小数点位置来防止溢出的发生(参考，例如，专利文献3)。提出了一种方法，该方法基于输入音频的幅度的平均值改变要用于计算设备中的运算的变量的小数点位置，以便在不降低运算精度的情况下减小计算设备中要使用的数据的位长(参考，例如，专利文献4)。
技术实现思路
技术问题例如，一种深度神经网络包括用于使用定点数执行运算的层和用于使用浮点数执行运算的层。在将用于使用定点数执行运算的层耦接至并且续接用于使用浮点数进行运算的层的情况下，将对浮点数执行运算的结果转换为定点数并且将转换之后的定点数输入至后续层。在这种情况下，通过基于浮点数的位的位置的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种计算处理设备，其包括：/n定点运算器，其对定点数执行运算；/n浮点运算器，其对浮点数执行运算；/n第一转换器，其将所述浮点运算器的运算结果转换成具有大于第一位宽的第二位宽的定点数；/n统计信息获取器，其获取由所述定点运算器输出的定点数和由所述第一转换器输出的定点数中的任何定点数的统计信息；以及/n第二转换器，其将已由所述定点运算器输出或者已由所述第一转换器输出且其统计信息已被获取的定点数转换成具有所述第一位宽的定点数。/n

【技术特征摘要】
20181218 JP 2018-2363841.一种计算处理设备，其包括：
定点运算器，其对定点数执行运算；
浮点运算器，其对浮点数执行运算；
第一转换器，其将所述浮点运算器的运算结果转换成具有大于第一位宽的第二位宽的定点数；
统计信息获取器，其获取由所述定点运算器输出的定点数和由所述第一转换器输出的定点数中的任何定点数的统计信息；以及
第二转换器，其将已由所述定点运算器输出或者已由所述第一转换器输出且其统计信息已被获取的定点数转换成具有所述第一位宽的定点数。


2.根据权利要求1所述的计算处理设备，还包括：
更新信息生成器，其基于由所述统计信息获取器获取的统计信息生成要用于更新由所述第一转换器输出的定点数的小数点位置的第一更新信息以及要用于更新由所述第二转换器输出的定点数的小数点位置的第二更新信息，其中，
所述第一转换器基于所述第一更新信息设置要输出的定点数的小数点位置，以及
所述第二转换器基于所述第二更新信息设置要输出的定点数的小数点位置。


3.根据权利要求2所述的计算处理设备，其中，
所述更新信息生成器通过向由所述第二更新信息指示的小数点位置添加预定的偏移值来生成所述第一更新信息。


4.根据权利要求3所述的计算处理设备，还包括：
存储单元，在其中存储由所述统计信息获取器获取的统计信息，其中，
所述更新信息生成器基于所述存储单元中存储的统计信息生成所述第一更新信息和所述第二更新信息。


5.根据权利要求1至4中任一项所述的计算处理设备，其中，
所述第二转换器包括将由所述第二转换器转换的并且具有所述第一位宽的定点数转换成浮点数的第三转换器，
所述第三转换器将要转换成浮点数的定点数的小数点位...

【专利技术属性】
技术研发人员：川边幸仁，伊藤真纪子，
申请(专利权)人：富士通株式会社，
类型：发明
国别省市：日本;JP