数据处理方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本公开提供一种数据处理方法、装置、设备及存储介质，该方法应用于特征向量处理模块，特征向量处理模块搭载于用于运行神经网络的计算设备中，该方法包括：响应于针对特征向量处理模块的第一指令，获取目标计算单元在第一指令下的计算任务信息；根据计算任务获取与计算任务相关的特征数据以及用于配置目标计算单元的网络参数；通过网络参数配置得到的目标计算单元对特征数据进行向量计算处理，得到计算任务信息的处理结果。通过将神经网络中各种类型的向量计算抽象为适用于神经网络中各种向量计算子任务的向量计算单元，提高向量计算单元的通用性，提升向量计算单元在处理各种向量计算时的灵活性，有效降低计算资源浪费。有效降低计算资源浪费。有效降低计算资源浪费。

【技术实现步骤摘要】
数据处理方法、装置、设备及存储介质


[0001]本公开涉及数据处理
，尤其涉及一种数据处理方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着神经网络的大规模应用，出现了针对神经网络的专用芯片，用于完成神经网络的计算处理过程，以加速神经网络的计算处理过程。专用芯片包括用于处理矩阵乘法以及卷积计算等计算量占比较高的矩阵处理单元，以及用于处理神经网络中其他向量计算的向量处理单元。
[0003]相关技术中，向量处理单元目前主要通过数字信号处理器(Digital Signal Process，DSP)或者针对神经网络中向量计算设计的定制化单元来实现。DSP的设计结构较为复杂，DSP的向量计算效率较差，且存在较多闲置计算资源，导致计算资源浪费。而定制化单元往往需要按照神经网络所需的向量计算过程进行定制化设计，灵活性差，应用场景较少，造成计算资源浪费。这里的计算资源是指专用芯片中包含的各定制化单元或DSP的计算能力。

技术实现思路

[0004]本公开提供一种数据处理方法、装置、设备及存储介质，以至少解决相关技术中计算资源浪本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，应用于特征向量处理模块，所述特征向量处理模块搭载于用于运行神经网络的计算设备中，所述方法包括：响应于针对所述特征向量处理模块的第一指令，获取目标计算单元在所述第一指令下的计算任务信息，所述目标计算单元包括所述特征向量处理模块中包含的多个向量计算单元中的一个或多个，所述多个向量计算单元分别用于实现各自对应的向量计算子任务；根据所述计算任务信息获取与计算任务相关的特征数据以及用于配置所述目标计算单元的网络参数；通过所述网络参数配置得到的所述目标计算单元对所述特征数据进行向量计算处理，得到所述计算任务信息的处理结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征向量处理模块还包括与所述多个向量计算单元中一个或多个向量计算单元相连的指令译码单元；所述获取目标计算单元在所述第一指令下的计算任务信息，包括：通过所述指令译码单元获取所述第一指令中包含的目标计算类型；确定所述多个向量计算单元中与所述目标计算类型匹配的目标计算单元；基于所述目标计算类型以及所述目标计算单元生成用于指示所述计算任务信息的任务执行指令。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标计算类型以及所述目标计算单元生成用于指示所述计算任务信息的任务执行指令，包括：通过所述指令译码单元获取所述第一指令中包含的存储空间地址，所述存储空间地址用于指示包含所述特征数据和/或所述网络参数的存储空间；基于所述存储空间地址以及所述目标计算类型生成在所述计算任务信息中用于调用存储访问单元的第一调用指令，并将所述第一调用指令发送给所述存储访问单元；基于所述目标计算类型生成用于调用所述目标计算单元的第二调用指令，并将所述第二调用指令并发送给所述所述目标计算单元。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征向量处理模块还包括与所述多个向量计算单元中一个或多个向量计算单元相连的存储访问单元；所述根据所述计算任务获取与计算任务相关的特征数据以及用于配置所述目标计算单元的网络参...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹文慧，杨超，马越，钟辉，
申请(专利权)人：北京达佳互联信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：