一种高可靠轻量化星载智能计算加速系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种高可靠轻量化星载智能计算加速系统，用于将输入的特征值按比特进行拆分，并将拆分后的特征值发送至存内计算加速模块的输入特征值缓冲模块；设置有权重编码纠错单元和权重稀疏映射单元存内计算加速模块，分别对输入的权重参数进行纠错编码以及映射非零权重，并结合接收的特征值进行乘累加计算；用于接收并存储存内计算加速模块得到的计算结果的乘累加计算结果缓冲模块。本发明专利技术通过设计具有权重稀疏的轻量化智能计算加速架构，支持高可靠权重稀疏的星载智能计算加速，提升面向星载应用的神经网络模型存储效率、计算能效和可靠性。效和可靠性。效和可靠性。

【技术实现步骤摘要】
一种高可靠轻量化星载智能计算加速系统及方法


[0001]本专利技术属于星载智能计算领域，尤其涉及一种高可靠轻量化星载智能计算加速系统及方法。

技术介绍

[0002]针对卫星在轨应用模式不断进化与日趋复杂的星上任务对高效、高实时、高可靠的应用需求，星载计算架构正在向软硬件协同的方向设计。因此，星载计算系统需要逐步向智能化、软硬件协同化、高能效、高可靠的计算系统发展。
[0003]传统星载计算系统处理数据时，基于存储单元与计算单元分离的冯诺依曼架构，存在需要频繁搬移数据的特点，这导致传统星载计算系统的计算能效低。存内计算作为一种新型计算架构，打破“存储墙”的限制，将存储单元与计算单元合二为一，降低数据搬移的开销。相比传统计算架构，尤其是基于神经网络的智能计算，是更优的替代方案。
[0004]在神经网络算法中，由于存在诸如稀疏性等轻量化特征，需要采取软硬件协同的方式对硬件进行进一步优化，而存内计算架构的稀疏性优化程度有限。另外，对于神经网络算法在星载智能计算系统中的可靠性设计目前暂缺。因此亟需一种高可靠轻量化星载智能计算加速系统及方法优化上述问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术的技术目的是提供一种高可靠轻量化星载智能计算加速系统及方法，以解决现有的技术问题。
[0006]为解决上述问题，本专利技术的技术方案为：
[0007]一种高可靠轻量化星载智能计算加速系统，包括：输入特征值缓冲模块、存内计算加速模块和乘累加计算结果缓冲模块；
[0008]输入特征值缓冲模块与存内计算加速模块信号连接，用于将输入的特征值按比特进行拆分，并将拆分后的特征值发送至存内计算加速模块；
[0009]存内计算加速模块与乘累加计算结果缓冲模块信号连接，存内计算加速模块内设置有权重编码纠错单元和权重稀疏映射单元，权重编码纠错单元用于对输入的权重参数进行纠错编码，权重稀疏映射单元用于映射编码后的权重参数的非零权重，并结合接收的特征值进行乘累加计算；
[0010]乘累加计算结果缓冲模块用于接收并存储存内计算加速模块得到的计算结果。
[0011]进一步优选地，存内计算加速模块内还设置有若干存算组单元，存算组单元用于对非零权重映射后的权重参数进行存储。
[0012]其中，存算组单元由多个存储器单元组成。
[0013]进一步优选地，存内计算加速模块还包括权重读写单元、输入单元、输出选择单元和输出解码单元：
[0014]输入单元，用于根据特征值激活对应输入信号；
[0015]权重读写单元，用于对权重数据进行读写；
[0016]输出选择单元，用于根据权重索引选择对应计算结果发送至输出解码单元；
[0017]输出解码单元，用于汇总各输出选择单元的计算结果并进行解码后输出。
[0018]一种高可靠轻量化星载智能计算加速方法，配置于如上述的高可靠轻量化星载智能计算加速系统，包括如下步骤：
[0019]S1：将权重参数发送至权重编码纠错单元，进行纠错编码；
[0020]S2：将编码后的权重参数发送至权重稀疏映射单元，对非零权重进行映射划分，并存储相对应非零权重的通道标签；
[0021]S3：将映射划分后的权重参数经由权重读写单元写入存算组单元，将非零权重的通道标签发送至输出选择单元；
[0022]S4：权重参数写入完成后，输入特征值经由输入单元与存算组单元进行乘累加计算，计算结果经由输出选择单元控制从输出解码单元输出。
[0023]进一步优选地，在步骤S1之前还包括如下步骤：在算法端进行神经网络预训练、剪枝和量化训练，保存神经网络的权重参数，并发送至权重编码纠错单元。
[0024]进一步优选地，在步骤S4之前还包括如下步骤：将输入的特征值按比特进行拆分，并将拆分后的特征值发送至存内计算加速模块。
[0025]本专利技术由于采用以上技术方案，使其与现有技术相比具有以下的优点和积极效果：
[0026]本专利技术提供一种高可靠轻量化星载智能计算加速系统及方法，通过设计具有权重稀疏的轻量化智能计算加速架构，支持高可靠权重稀疏的星载智能计算加速，提升面向星载应用的神经网络模型存储效率、计算能效和可靠性。
附图说明
[0027]通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本专利技术的限制。
[0028]图1为本专利技术的一种高可靠轻量化星载智能计算加速系统的结构框图；
[0029]图2为本专利技术的存内计算加速模块内的结构框图；
[0030]图3为本专利技术的存内计算加速模块内的具体实施示意图；
[0031]图4为本专利技术的一种高可靠轻量化星载智能计算加速方法的流程图。
[0032]附图标记说明
[0033]101：输入特征值缓冲模块；102：存内计算加速模块；103：乘累加计算结果缓冲模块；104：权重编码纠错单元；105：权重稀疏映射单元。
具体实施方式
[0034]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对照附图说明本专利技术的具体实施方式。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，并获得其他的实施方式。
[0035]为使图面简洁，各图中只示意性地表示出了与本专利技术相关的部分，它们并不代表其作为产品的实际结构。另外，以使图面简洁便于理解，在有些图中具有相同结构或功能的部件，仅示意性地绘示了其中的一个，或仅标出了其中的一个。在本文中，“一个”不仅表示“仅此一个”，也可以表示“多于一个”的情形。
[0036]以下结合附图和具体实施例对本专利技术提出的一种高可靠轻量化星载智能计算加速系统及方法作进一步详细说明。根据下面说明和权利要求书，本专利技术的优点和特征将更清楚。
[0037]实施例
[0038]参看图1至图3，本实施例提供一种高可靠轻量化星载智能计算加速系统，如图1所示，本实施例主要包括输入特征值缓冲模块101、存内计算加速模块102和乘累加计算结果缓冲模块103三大模块。
[0039]其中，输入特征值缓冲模块101与存内计算加速模块102信号连接，用于将输入的特征值按比特进行拆分，并将拆分后的特征值发送至存内计算加速模块102。在本实施例中，首先需要获取输入至星载智能计算加速系统的数据。在神经网络中，该数据为神经网络的特征值。
[0040]存内计算加速模块102与乘累加计算结果缓冲模块103信号连接，其内部设置有权重编码纠错单元104和权重稀疏映射单元105。权重编码纠错单元104用于对输入的权重参数进行纠错编码，权重稀疏映射单元105用于映射编码后的权重参数的非零权重，并结合接收的特征值进行乘累加计算。
[0041]在本实施例中，神经网络的权重参数会先发送至权重编码纠错单元104进行线性剩余码(AN码)编码本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种高可靠轻量化星载智能计算加速系统，其特征在于，包括：输入特征值缓冲模块、存内计算加速模块和乘累加计算结果缓冲模块；所述输入特征值缓冲模块与所述存内计算加速模块信号连接，用于将输入的特征值按比特进行拆分，并将拆分后的特征值发送至所述存内计算加速模块；所述存内计算加速模块与所述乘累加计算结果缓冲模块信号连接，所述存内计算加速模块内设置有权重编码纠错单元和权重稀疏映射单元，所述权重编码纠错单元用于对输入的权重参数进行纠错编码，所述权重稀疏映射单元用于映射编码后的权重参数的非零权重，并结合接收的特征值进行乘累加计算；所述乘累加计算结果缓冲模块用于接收并存储所述存内计算加速模块得到的计算结果。2.根据权利要求1所述的高可靠轻量化星载智能计算加速系统，其特征在于，所述存内计算加速模块内还设置有若干存算组单元，所述存算组单元用于对非零权重映射后的权重参数进行存储。3.根据权利要求2所述的高可靠轻量化星载智能计算加速系统，其特征在于，所述存算组单元由多个存储器单元组成。4.根据权利要求1所述的高可靠轻量化星载智能计算加速系统，其特征在于，所述存内计算加速模块还包括权重读写单元、输入单元、输出选择单元和输出解码单元：所述输入单元，用于根据特征值激活对应输入信号；所述权重读写单元，用...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄宇轩，程利甫，朱坤托，赵宇轩，陆伟康，朱新忠，
申请(专利权)人：上海航天计算机技术研究所，
类型：发明
国别省市：