本文中所描述的系统和方法的实例实现包含在汉明处理单元的存储器系统处对图像代码(例如，二进制嵌入)的处理。此类图像代码可由例如物联网(IoT)计算装置等各种端点计算装置产生。此类装置可产生具有图像的图像代码的汉明处理请求，以将所述图像的所述表示与其它图像(例如，在图像数据集中)进行比较以识别匹配或神经网络结果集合。有利地，本文中所描述的实例可在神经网络中使用以促进数据集的处理，以便增加此类数据集的处理速率和处理量。举例来说，图像代码的比较可“更接近”于存储器装置而执行，例如，在具有存储器装置的处理单元处。在具有存储器装置的处理单元处。在具有存储器装置的处理单元处。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于神经网络和数据中心应用程序的包含计算汉明距离的实例的存储器系统
[0001]相关申请的交叉引用
[0002]本申请要求2020年9月09日提交的美国申请第17/016,023号的优先权，所述美国申请出于任何目的以全文引用的方式并入本文中。
技术介绍
[0003]神经网络可提供表示输入数据的“标记”的输出数据。举例来说，在一种类型的神经网络中，将输入数据提供到层集合以提供神经网络输出数据，在所述层集合中，输入数据的某一部分乘以权重集合且在传递函数(其可为非线性的)中累加。输出数据可被称作标记，例如，在深度学习神经网络环境中。标记可表示输入数据的一或多方面或特征。
[0004]深度学习神经网络环境可在各种神经网络当中互连，例如，某些神经网络的输出作为输入提供到其它神经网络。通常，深度学习神经网络可利用大型数据集，例如，面部图像深度学习神经网络可在800万个面部图像上进行训练(如FaceNet)。通常基于如图像或视频等存储器密集型内容的大型数据集需要增加存储器量且增加数据传递要求，如带宽或到处理器的存储器连接的数目，例如，以检索数据集的数据以供在深度神经网络上进行训练或处理。
[0005]可使用散列算法或散列表示图像内容。举例来说，可将散列应用于特定图像以将所述图像表示为二进制嵌入。也就是说，图像的表示被“嵌入”到二进制表示或二进制代码中。特定二进制嵌入可用作将所述图像与另一图像匹配的方式，例如，两个图像的相应二进制嵌入完全相同。
[0006]根据信息理论，可通过识别不同的数字(例如，不同位)中的数字位置的数目来在具有相等长度的两个数字(例如，二进制数)之间计算汉明距离。
[0007]此外，人们对将无线通信发展到“第五代”(5G)系统越来越感兴趣。5G有望提高速度和普及性，但用于处理5G无线通信的方法尚未确定。在5G无线通信的一些实施方案中，“物联网”(IoT)装置可在可被称作窄带IoT(NB
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IoT)的窄带无线通信标准上操作。举例来说，3GPP规范的第13版描述了窄带无线通信标准。
技术实现思路
[0008]本文中描述了示例方法、设备和系统。一种示例方法可包含：在包含汉明控制逻辑的处理器处经由主机总线获得汉明处理请求以计算多个图像和与来自主机计算装置的图像代码相关联的图像之间的汉明距离；响应于汉明处理请求，将至少一个存储器存取请求提供到多个存储器装置以存取与多个图像相关联的信息；以及将多个图像中的至少一个图像与图像代码进行比较以计算多个汉明距离中的相应汉明距离。
[0009]另外或替代地，进一步包含从物联网(IoT)计算装置获得图像；以及使用散列基于图像而产生图像代码。
[0010]另外或替代地，IoT计算装置包括相机、智能手机装置或图像捕获装置中的至少一
个。
[0011]另外或替代地，进一步包含基于神经网络请求而产生汉明处理请求以使用多个汉明距离获得图像处理结果。
[0012]另外或替代地，进一步包含从多个存储器装置存取与多个图像相关联的信息，其中与多个图像相关联的信息包含多个图像中的每一图像的相应图像代码。
[0013]另外或替代地，进一步包含经由存储器控制器总线从耦合到汉明控制器逻辑的存储器控制器接收至少一个存储器存取请求，存储器控制器总线不同于主机总线。
[0014]另外或替代地，进一步包含经由多个存储器总线中的至少一个存储器总线将至少一个存储器存取请求提供到多个存储器装置。
[0015]另外或替代地，进一步包含在主机计算装置的主机处理器处执行利用汉明距离计算来产生汉明处理请求的用户应用程序；以及将汉明处理请求从主机计算装置的主机处理器分配到主机总线。
[0016]另外或替代地，进一步包含经由主机总线从一或多个计算装置获得多个图像；以及将多个图像存储在多个存储器装置当中。
[0017]另外或替代地，进一步包含基于多个汉明距离而产生图像处理结果；以及将图像处理结果提供到主机计算装置以供在主机计算装置上托管的神经网络中使用。
[0018]另外或替代地，图像处理结果包括指示多个图像中的某些图像的神经网络结果集合。
[0019]另外或替代地，主机计算装置包括智能手机装置。
[0020]另外或替代地，将多个图像中的至少一个图像与图像代码进行比较以计算相应汉明距离包括对多个图像中的至少一个图像进行散列以产生所述相应图像的至少一个经散列图像代码。
[0021]另外或替代地，将多个图像中的至少一个图像与图像代码进行比较以计算相应汉明距离进一步包括：对于多个图像的至少一个经散列图像代码，将图像代码的相应位添加到至少一个经散列图像代码的位以产生相应第一位结果；对每一相应位结果执行模2运算以产生相应第二位结果；以及对相应第二位结果求和以计算多个汉明距离中的相应汉明距离。
[0022]在本公开的另一方面中，汉明控制逻辑被配置成经由主机总线接收汉明处理请求，并且进一步被配置成计算多个图像和与来自主机计算装置的图像代码相关联的图像之间的多个汉明距离；并且存储器控制器被配置成将至少一个存储器存取请求提供到多个存储器装置中的存储器装置集合以存取与多个图像中的图像的部分相关联的信息。汉明控制逻辑进一步被配置成将多个图像中的图像的部分与图像代码进行比较以计算多个汉明距离中的相应汉明距离。
[0023]另外或替代地，存储器控制器进一步被配置成经由多个NVMe存储器总线将至少一个存储器请求提供到存储器装置集合。
[0024]另外或替代地，存储器控制器包括NVMe存储器控制器，并且经由NVMe总线耦合到实施汉明控制逻辑的处理器。
[0025]另外或替代地，汉明控制逻辑进一步被配置成经由主机总线接收额外汉明处理请求，并且计算多个图像和与来自其上实施汉明控制逻辑的计算装置的额外图像代码相关联
的额外图像之间的额外汉明距离。
[0026]另外或替代地，进一步包含额外存储器控制器，其被配置成将额外汉明处理请求提供到多个存储器装置中的存储器装置的第二部分以存取与多个图像中的图像的第二部分相关联的信息。
[0027]另外或替代地，多个存储器装置包括NAND存储器装置。
[0028]另外或替代地，多个存储器装置包含NAND存储器装置或SSD存储器装置中的至少一个。
[0029]本文中描述了设备的实例。一种示例设备包括：主机计算装置，其被配置成从IoT计算装置获得图像且基于图像而提供汉明处理请求；汉明控制逻辑，其被配置成部分地基于从IoT计算装置获得的图像而计算多个汉明距离；存储器控制器，其被配置成接收汉明处理请求且将至少一个存储器存取请求提供到多个存储器装置以存取与多个图像相关联的信息；以及多个存储器装置，其被配置成存储多个图像。汉明控制逻辑进一步被配置成基于多个图像中的相应图像与从IoT计算装置获得的图像的比较而计算多个汉明距离中的相应汉明距离。
[0030]另外或替代地，主机计算装置进一步被配置成经由PCIe总线将汉明处理请求提供到汉明控制逻辑本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种方法，其包括：在包含汉明控制逻辑的处理器处经由主机总线获得汉明处理请求以计算多个图像和与来自主机计算装置的图像代码相关联的图像之间的汉明距离；响应于所述汉明处理请求，将至少一个存储器存取请求提供到多个存储器装置以存取与所述多个图像相关联的信息；以及将所述多个图像中的至少一个图像与所述图像代码进行比较以计算多个汉明距离中的相应汉明距离。2.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括：从物联网(IoT)计算装置获得图像；以及使用散列基于所述图像而产生所述图像代码。3.根据权利要求2所述的方法，其中所述IoT计算装置包括相机、智能手机装置或图像捕获装置中的至少一个。4.根据权利要求2所述的方法，其进一步包括：基于神经网络请求而产生所述汉明处理请求以使用所述多个汉明距离获得图像处理结果。5.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括：从所述多个存储器装置存取与所述多个图像相关联的所述信息，其中与所述多个图像相关联的所述信息包含所述多个图像中的每一图像的相应图像代码。6.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括：经由存储器控制器总线从耦合到所述汉明控制器逻辑的存储器控制器接收所述至少一个存储器存取请求，所述存储器控制器总线不同于所述主机总线。7.根据权利要求6所述的方法，其进一步包括：经由多个存储器总线中的至少一个存储器总线将所述至少一个存储器存取请求提供到所述多个存储器装置。8.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括：在所述主机计算装置的主机处理器处执行利用汉明距离计算来产生所述汉明处理请求的用户应用程序；以及将所述汉明处理请求从所述主机计算装置的所述主机处理器分配到所述主机总线。9.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括：经由所述主机总线从一或多个计算装置获得所述多个图像；以及将所述多个图像存储在所述多个存储器装置当中。10.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括：基于所述多个汉明距离而产生图像处理结果；以及将所述图像处理结果提供到所述主机计算装置以供在所述主机计算装置上托管的神经网络中使用。11.根据权利要求10所述的方法，其中所述图像处理结果包括指示所述多个图像中的某些图像的神经网络结果集合。12.根据权利要求10所述的方法，其中所述主机计算装置包括智能手机装置。13.根据权利要求1所述的方法，其中将所述多个图像中的至少一个图像与所述图像代
码进行比较以计算所述相应汉明距离包括：对所述多个图像中的所述至少一个图像进行散列以产生所述相应图像的至少一个经散列图像代码。14.根据权利要求10所述的方法，其中将所述多个图像中的至少一个图像与所述图像代码进行比较以计算所述相应汉明距离进一步包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：D，
申请(专利权)人：美光科技公司，
类型：发明
国别省市：
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