【技术实现步骤摘要】
一种基于昇腾AI处理器的索引转换方法及装置
[0001]本专利技术涉及数据索引领域，具体是涉及一种基于昇腾AI处理器的索引转换方法及装置。
技术介绍
[0002]算子是深度学习算法中的计算单元，常见的算子包括卷积、矩阵乘、权值求和、聚合算子等。张量(用于存储数据的空间)的数据排布格式(数据排布格式)，指数据的物理存储顺序。在昇腾AI处理器中，为了提高运算性能，往往将张量的数据排布格式转换为一类称为“华为自研数据排布格式”的数据排布格式；当张量被转换为华为自研数据排布格式之后，该张量在转换前的数据排布格式称为“源数据排布格式”。当张量的数据排布格式与算子所能够运算的数据排布格式不同时，算子无法通过自身的索引信息获取张量中的数据。如图2所示，现有技术是在算子之前插入转换算法，转换算法用于对张量的数据排布格式进行转换，即转换张量中的数据物理存储顺序，使转换之后的张量的数据排布格式与算子所能够运算的数据排布格式所匹配，之后算子就可以通过自身的索引信息获取张量中的数据了。但是，由于张量中涉及到大量的数据，如果对其数据排布格式进行转换，...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于昇腾AI处理器的索引转换方法，其特征在于，包括：获取算子所对应的待转换索引信息和张量所对应的源数据排布格式；依据所述源数据排布格式，对所述待转换索引信息进行转换，得到与所述源数据排布格式所匹配的目标索引信息；依据所述目标索引信息，输入所述张量中的数据至所述算子中。2.如权利要求1所述的基于昇腾AI处理器的索引转换方法，其特征在于，所述依据所述源数据排布格式，对所述待转换索引信息进行转换，得到与所述源数据排布格式所匹配的目标索引信息，包括：依据所述源数据排布格式，得到所述张量所对应的源数据维度信息；依据所述源数据维度信息，对所述待转换索引信息进行转换，得到与所述源数据排布格式所匹配的目标索引信息。3.如权利要求1所述的基于昇腾AI处理器的索引转换方法，其特征在于，所述依据所述源数据排布格式，对所述待转换索引信息进行转换，得到与所述源数据排布格式所匹配的目标索引信息，包括：依据所述源数据排布格式，得到与所述张量所对应的源数据维度信息；依据所述算子，得到所述算子所对应的维度信息；依据所述源数据维度信息，对所述算子所对应的维度信息进行转换，得到转换之后的所述维度信息；依据转换之后的所述维度信息，对所述待转换索引信息进行转换，得到与所述源数据排布格式所匹配的目标索引信息。4.如权利要求3所述的基于昇腾AI处理器的索引转换方法，其特征在于，所述依据所述源数据维度信息，对所述算子所对应的维度信息进行转换，得到转换之后的所述维度信息，包括：依据所述源数据维度信息，得到所述源数据维度信息中所包含的所述张量所对应的分块信息；依据所述分块信息，对所述算子所对应的维度信息进行转换，得到转换之后的所述维度信息。5.如权利要求3所述的基于昇腾AI处理器的索引转换方法，其特征在于，所述依据转换之后的所述维度信息，对所述待转换索引信息进行转换，得到与所述源数据排布格式所匹配的目标索引信息，包括：依据所述算子，得到所述算子中的聚合算子；依据所述聚合算子，得到所述聚合算子所对应的聚合维度信息；依据所述待转换索引信息，得到所述待转换索引信息中的与所述聚合维度信息所对应的待转换索引序列；对所述待转换索引序列按照设定顺序进行排列，得到一维坐标下的所述待转换索引序列；依据转换之后的所述维度信息，得到转换之后的所述维度信息中的转换之后的所述聚合维度信息；依据转换之后的所述聚合维度信息，对所述待转换索引信息中的一维坐标下的所述待
转换索引序列进行转换，得到与所述源数据排布格式所匹配的目标索引信息。6.如权利要求5所述的基于昇腾AI处理器的索引转换方法，其特征在于，所述依据转换之后的所述聚合维度信息，对所述待转换索引信息中的一维坐标下的所述待转换索引序列进行转换，得到与所述源数据排布格式所匹配的目标索引信息，包括：依据一维坐标下的所述待转换索引序列，得到所述待转换索引序列所包含的待转换索引号；依据所述待转换索引号和所述聚合维度信息，得到所述待转换索引号在所述聚合维度信息下的坐标信息，并将所述待转换索引号在所述聚合维度信息下的坐标信息记为待转换坐标；依据转换之后的所述聚合维度信息，对所述待转换坐标进行转换，得到所述目标索引信息中的与所述源数据排布格式所匹配的目标坐标信息。7.如权利要求6所述的基于昇腾AI处理器的索引转换方法，其特征在于，所述依据所述待转换索引号和所述聚合维度信息，得到所述待转换索引号在所述聚合维度...
【专利技术属性】
技术研发人员：龙汀汀，樊春，马银萍，杨宏辉，李若淼，董昊森，
申请(专利权)人：鹏城实验室，
类型：发明
国别省市：
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