基于处理阵列的处理方法及装置、电子设备、存储介质制造方法及图纸

本公开提供了一种基于处理阵列的处理方法及装置、电子设备、存储介质，属于计算机技术领域。该方法包括：获取各个待处理特征并拆分为至少一个第一类子特征和至少一个第二类子特征；将各个第一类子特征单独输入至处理阵列中进行计算，得到各个待处理特征的第一计算结果；将多个第二类子特征进行组合之后输入到处理阵列中进行计算，得到各个待处理特征的第二计算结果；根据各个待处理特征的第一计算结果和第二计算结果，确定各个待处理特征的目标计算结果。根据本公开的实施例能够提高处理阵列的利用率，同时还能缩短计算时长，提高计算效率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
基于处理阵列的处理方法及装置、电子设备、存储介质


[0001]本公开涉及计算机
，特别涉及一种基于处理阵列的处理方法及装置、电子设备、存储介质。

技术介绍

[0002]处理阵列可以采用并行的处理方式执行各类计算任务，处理效率较高。但是，由于硬件成本的限制，处理阵列通常无法做到较大尺寸。在相关技术中，由于神经网络领域的计算任务规模较大，通常需要将一个大的计算任务拆分成若干小计算任务，再由处理阵列依次执行各个小计算任务，从而完成整个计算任务。但是，由于任务的拆分可能并不合理，从而会导致处理阵列的利用率较低，使得任务处理时间较长，影响处理效率。

技术实现思路

[0003]本公开提供一种基于处理阵列的处理方法及装置、电子设备、存储介质。
[0004]第一方面，本公开提供了一种基于处理阵列的处理方法，该处理方法包括：获取各个待处理特征并拆分为至少一个第一类子特征和至少一个第二类子特征；将各个所述第一类子特征单独输入至所述处理阵列中进行计算，得到各个所述待处理特征的第一计算结果；将多个所述第二类子特征进行组合之后输入到所述处理阵列中进行计算，得到各个所述待处理特征的第二计算结果；根据各个所述待处理特征的第一计算结果和第二计算结果，确定各个所述待处理特征的目标计算结果。
[0005]第二方面，本公开提供了一种处理装置，该处理装置包括：拆分模块，用于将各个待处理特征拆分为至少一个第一类子特征和至少一个第二类子特征；第一处理模块，用于将各个所述第一类子特征单独输入至所述处理阵列中进行计算，得到各个所述待处理特征的第一计算结果；第二处理模块，用于将多个所述第二类子特征进行组合之后输入到所述处理阵列中进行计算，得到各个所述待处理特征的第二计算结果；确定模块，用于根据各个所述待处理特征的第一计算结果和第二计算结果，确定各个所述待处理特征的目标计算结果。
[0006]第三方面，本公开提供了一种电子设备，该电子设备包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的一个或多个计算机程序，一个或多个所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述的基于处理阵列的处理方法。
[0007]第四方面，本公开提供了一种电子设备，该电子设备包括：多个处理核；以及，片上网络，被配置为交互所述多个处理核间的数据和外部数据；其中，一个或多个所述处理核中存储有一个或多个指令，一个或多个所述指令被一个或多个所述处理核执行，以使一个或多个所述处理核能够执行上述的基于处理阵列的处理方法。
[0008]第五方面，本公开提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序在被处理器/处理核执行时实现上述的基于处理阵列的处理方法。
[0009]本公开所提供的实施例，将各个待处理特征拆分为至少一个第一类子特征和至少一个第二类子特征；其中，任意两个第一类子特征的计算量之和大于预设的处理阵列的计算阈值，至少两个第二类子特征的计算量之和小于或等于处理阵列的计算阈值；将各个第一类子特征单独输入至处理阵列中进行计算，得到各个待处理特征的第一计算结果；将多个第二类子特征进行组合之后输入到处理阵列中进行计算，得到各个待处理特征的第二计算结果；根据各个待处理特征的第一计算结果和第二计算结果，确定各个待处理特征的目标计算结果。首先，通过对待处理特征的合理拆分，为后续的特征组合提供了基础；其次，通过将多个第二类子特征进行组合之后再输入到处理阵列中进行计算，相当于在一次处理过程中执行多个第二类子特征的计算，较直接地分别计算各个第二子特征而言，可以有效提高处理阵列的利用率，同时还能缩短计算时长，提高计算效率。
[0010]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0011]附图用来提供对本公开的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本公开的实施例一起用于解释本公开，并不构成对本公开的限制。通过参考附图对详细示例实施例进行描述，以上和其他特征和优点对本领域技术人员将变得更加显而易见，在附图中：
[0012]图1为本公开实施例提供的一种基于处理阵列的处理方法的流程图；
[0013]图2为本公开实施例提供的一种处理阵列的示意图；
[0014]图3为本公开实施例提供的一种处理方法的示意图；
[0015]图4为本公开实施例提供的一种处理方法的示意图；
[0016]图5为本公开实施例提供的一种处理方法的示意图；
[0017]图6为本公开实施例提供的一种处理方法的示意图；
[0018]图7为本公开实施例提供的一种基于处理阵列的处理方法的流程图；
[0019]图8为本公开实施例提供的一种特征拆分示意图；
[0020]图9为本公开实施例提供的一种特征拆分示意图；
[0021]图10为本公开实施例提供的一种特征拆分示意图；
[0022]图11为本公开实施例提供的一种处理装置的框图；
[0023]图12为本公开实施例提供的一种电子设备的框图；
[0024]图13为本公开实施例提供的一种电子设备的框图。
具体实施方式
[0025]为使本领域的技术人员更好地理解本公开的技术方案，以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0026]在不冲突的情况下，本公开各实施例及实施例中的各特征可相互组合。
[0027]如本文所使用的，术语“和/或”包括一个或多个相关列举条目的任何和所有组合。
[0028]本文所使用的术语仅用于描述特定实施例，且不意欲限制本公开。如本文所使用的，单数形式“一个”和“该”也意欲包括复数形式，除非上下文另外清楚指出。还将理解的是，当本说明书中使用术语“包括”和/或“由
……
制成”时，指定存在所述特征、整体、步骤、操作、元件和/或组件，但不排除存在或添加一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元件、组件和/或其群组。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。
[0029]除非另外限定，否则本文所用的所有术语(包括技术和科学术语)的含义与本领域普通技术人员通常理解的含义相同。还将理解，诸如那些在常用字典中限定的那些术语应当被解释为具有与其在相关技术以及本公开的背景下的含义一致的含义，且将不解释为具有理想化或过度形式上的含义，除非本文明确如此限定。
[0030]卷积是神经网络等领域的重要计算方式之一。在相关技术中，当特征尺寸较大，而处理阵列尺寸较小本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于处理阵列的处理方法，其特征在于，包括：获取各个待处理特征并拆分为至少一个第一类子特征和至少一个第二类子特征；将各个所述第一类子特征单独输入至所述处理阵列中进行计算，得到各个所述待处理特征的第一计算结果；将多个所述第二类子特征进行组合之后输入到所述处理阵列中进行计算，得到各个所述待处理特征的第二计算结果；根据各个所述待处理特征的第一计算结果和第二计算结果，确定各个所述待处理特征的目标计算结果。2.根据权利要求1所述的处理方法，其特征在于，任意两个所述第一类子特征的计算量之和大于预设的处理阵列的计算阈值，至少两个所述第二类子特征的计算量之和小于或等于所述处理阵列的计算阈值。3.根据权利要求1所述的处理方法，其特征在于，所述获取各个待处理特征并拆分为至少一个第一类子特征和至少一个第二类子特征之前，还包括：将获取的原始特征拆分为至少一个第一拆分特征和至少一个第二拆分特征，并将所述第二拆分特征作为所述待处理特征；其中，所述第一拆分特征的计算量小于或等于所述处理阵列的计算阈值，所述第二拆分特征的计算量大于所述处理阵列的计算阈值。4.根据权利要求1所述的处理方法，其特征在于，所述待处理特征为分组卷积的分组卷积特征，各个所述分组卷积特征的第一类子特征的通道尺寸一致，各个所述分组卷积特征的第二类子特征的通道尺寸一致。5.根据权利要求4所述的处理方法，其特征在于，所述根据各个所述待处理特征的第一计算结果和第二计算结果，确定各个所述待处理特征的目标计算结果，包括：针对各个所述待处理特征，将所述待处理特征的第一计算结果和第二计算结果进行叠加，获得各个所述待处理特征的组内卷积结果；将多个所述组内卷积结果进行拼接，获得分组卷积结果。6.根据权利要求2所述的处理方法，其特征在于，所述计算量根据特征的通道尺寸确定，所述计算阈值根据处理阵列的尺寸确定；其中，所述通道尺寸包括输入通道尺寸和输出通道尺寸，所述处理阵列的尺寸包括输入尺寸和输出尺寸。7.根据权利要求6所述的处理方法，其特征在于，所述获取各个待处理特征并拆分为至少一个第一类子特征和至少一个第二类子特征，包括：基于输入通道，所述待处理特征的输入通道尺寸大于所述处理阵列的输入尺寸。8.根据权利要求6所述的处理方法，其特征在于，所述获取各个待处理特征并拆分为至少一个第一类子特征和至少一个第二类子特征，包括：基于输出通道，所述待处理特征的输出通道尺寸大于所述处理阵列的输出尺寸。9.根据权利要求6所述的处理方法，其特征在于，所述任意两个所述第一类子特征的计算量之和大于预设的处理阵列的计算阈值，包括：任意两个所述第一类子特征的输入通道尺寸之和大于所述处理阵列的输入尺寸，且所述两个第一类子特征的输出通道尺寸之和小于或等于所述处理阵列的输出尺寸；
或者，任意两个所述第一类子特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：李杨杨，张楠赓，
申请(专利权)人：杭州嘉楠耘智信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：