用于人工神经网络的存储器控制器、处理器和系统技术方案

根据本公开的一个示例，提供了一种系统。一种系统可以包括：处理器，其被配置为输出包括人工神经网络数据局部性的存储器控制信号；和存储器控制器，其被配置为从所述处理器接收所述存储器控制信号并且控制主存储器，与所述人工神经网络数据局部性相对应的人工神经网络模型的数据被存储在所述主存储器中。络模型的数据被存储在所述主存储器中。络模型的数据被存储在所述主存储器中。

【技术实现步骤摘要】
用于人工神经网络的存储器控制器、处理器和系统


[0001]本公开涉及人工神经网络，更具体地，涉及用于人工神经网络的存储器控制器、处理器和人工神经网络的系统。

技术介绍

[0002]随着人工智能推理能力的发展，例如声音识别、语音识别、图像识别、物体检测、驾驶员睡意检测、危险时刻检测和手势检测之类的各种推理服务被搭载各种电子设备中。具有推理服务的电子设备可以包括例如人工智能扬声器、智能手机、智能冰箱、VR设备、AR设备、人工智能闭路电视、以及人工智能(AI)机器人清洁器、平板电脑、笔记本电脑、自动驾驶汽车、双足机器人、四足机器人和工业机器人之类的设备。
[0003]最近，随着深度学习技术的发展，基于大数据学习的人工神经网络推理服务的性能得到了发展。人工神经网络的学习和推理服务以海量的学习数据反复训练人工神经网络，并借助训练好的人工神经网络模型对各种复杂的数据进行推理。因此，通过利用人工神经网络技术向上述电子设备提供各种服务。
[0004]然而，利用人工神经网络的推理服务所需的功能和精度正在逐渐增加。相应地，人工神经网络模型的大小、计本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种系统，其包括：处理器，其被配置为输出包括人工神经网络数据局部性的存储器控制信号；以及存储器控制器，其被配置为从所述处理器接收所述存储器控制信号并且控制主存储器，在所述主存储器中存储与所述人工神经网络数据局部性相对应的人工神经网络模型的数据。2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述存储器控制器被配置为基于所述存储器控制信号控制人工神经网络操作所需的所述主存储器的数据的读取或写入操作。3.根据权利要求1所述的系统，其中，所述存储器控制信号还包括人工神经网络操作、操作模式、操作类型、域、量化、人工神经网络模型数量和多线程中的至少一种控制信号。4.根据权利要求1所述的系统，其中，所述存储器控制器被配置为直接控制所述主存储器的物理地址，使得所述主存储器基于所述人工神经网络数据局部性以顺序突发模式操作。5.根据权利要求1所述的系统，其中，所述存储器控制器被配置为确定是否刷新所述主存储器中存储的所述人工神经网络模型的与所述人工神经网络数据局部性对应的所述数据。6.根据权利要求1所述的系统，其中，所述主存储器还包括多个存储体，所述人工神经网络模型被分布和存储在所述多个存储体中，并且其中，所述主存储器被配置为基于所述人工神经网络数据局部性控制所述多个存储体的预充电时序中的每一个。7.根据权利要求1所述的系统，其中，所述存储器控制器被配置成通过比较所述人工神经网络模型的与所述人工神经网络数据局部性对应的计算处理时间与所述主存储器的刷新阈值时间来停用所述主存储器的刷新操作。8.根据权利要求1所述的系统，其中，所述存储器控制器被配置为基于所述存储器控制信号的域信号来控制存储在所述主存储器中的所述人工神经网络模型的与特定域对应的数据的刷新。9.一种被配置为生成存储器控制信号的处理器，所述存储器控制信号被配置为基于人工神经网络数据局部性来控制存储人工神经网络模型的数据的主存储器。10.根据权利要求9所述的处理器，其中，所述人工神经网络数据局部性是由编译器生成的信息。11.根据权利要求9所述的处...

【专利技术属性】
技术研发人员：金錄元，
申请(专利权)人：蒂普爱可斯有限公司，
类型：发明
国别省市：