融合分支结构的装置、板卡、方法及可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及根据融合策略动态融合神经网络的分支结构的装置、板卡、方法及可读存储介质，其中本发明专利技术的计算装置包括在集成电路装置中，该集成电路装置包括通用互联接口和其他处理装置。计算装置与其他处理装置进行交互，共同完成用户指定的计算操作。集成电路装置还可以包括存储装置，存储装置分别与计算装置和其他处理装置连接，用于计算装置和其他处理装置的数据存储。的数据存储。的数据存储。

【技术实现步骤摘要】
融合分支结构的装置、板卡、方法及可读存储介质


[0001]本专利技术一般地涉及神经网络领域。更具体地，本专利技术涉及根据融合策略动态融合神经网络的分支结构的装置、板卡、方法及可读存储介质。

技术介绍

[0002]神经网络是按照一定规则连接起来的多个神经元系统，大致上是由以下四种层结构所组成：输入层、卷积层(convolution layer)、池化层(pooling layer)、全连接层(fully connected layer)。
[0003]输入层是自输入数据中截取部分信息，转化成特征矩阵方式呈现，其中载有对应该部分信息的特征。卷积层配置成接收来自输入层的特征矩阵，通过卷积操作对输入数据进行特征抽取。卷积层在实际运用时可以建制多层卷积层。池化层配置成对数据的某一个区域用一个值代替，这值通常是该区域所有数值里的最大值或平均值。通过池化，在不至于损失过多信息的前提下，可以缩减模型大小、提高计算速度。全连接层在整个卷积神经网络中起到分类器的作用，相当于特征空间变换，把前面所有有用的信息提取整合，基于不同的分类做信息比对，借以判断输入数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种根据融合策略动态融合神经网络的分支结构的集成电路装置，包括：处理装置，用以：根据所述分支结构，建立拓扑序列；以及以所述拓扑序列的起始层为基准进行融合，排查所述融合策略内的规则，以建立模板融合单元；以及计算装置，用以根据所述模板融合单元执行神经网络计算。2.根据权利要求1所述的集成电路装置，其中所述处理装置在建立所述拓扑序列时，用以识别所述分支结构的始点与终点，所述处理装置设定所述始点为所述起始层。3.根据权利要求2所述的集成电路装置，其中所述处理装置在建立所述拓扑序列时，还用以：设定所述分支结构的始点为所述拓扑序列的始点；设定所述分支结构的终点为所述拓扑序列的终点。4.根据权利要求3所述的集成电路装置，其中所述处理装置在建立所述拓扑序列时，还用以：判断所述分支结构是否存在子分支结构，如是，则：识别所述子分支结构的始点与终点；依特定顺序排列所述子分支结构中的始点、终点及层。5.根据权利要求4所述的集成电路装置，其中所述处理装置在依特定顺序排列所述子分支结构中的始点、终点及层时，还用以：比较所述子分支结构中的子分支上的层数；以及依层数数量由多至少排列所述子分支的层。6.根据权利要求4所述的集成电路装置，其中所述处理装置在依特定顺序排列所述子分支结构中的始点、终点及层时，还用以：比较所述子分支结构中的子分支上的层数；以及依层数数量由少至多排列所述子分支的层。7.根据权利要求4所述的集成电路装置，其中所述计算装置包括多个集群，每个集群包括共享存储单元，所述处理装置还用以判断所述模板融合单元是否包括所述子分支结构的终点；如否，所述计算装置将所述模板融合单元中，所述子分支结构中各子分支最末层的中间结果存储在所述共享存储单元中。8.根据权利要求4所述的集成电路装置，其中所述计算装置包括多个集群，每个集群包括多个处理器核，每个处理器核包括神经元存储单元，所述处理装置还用以判断所述模板融合单元是否包括所述子分支结构的终点；如否，所述计算装置将所述模板融合单元中，所述子分支结构中各子分支最末层的中间结果存储在所述神经元存储单元中。9.根据权利要求2所述的集成电路装置，其中所述计算装置包括多个集群，每个集群包括共享存储单元，所述处理装置还用以判断所述模板融合单元是否包括所述分支结构的终点；如否...

【专利技术属性】
技术研发人员：ꢀ七四专利代理机构，
申请(专利权)人：中科寒武纪科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：