一种处理器、处理方法、芯片和电子设备技术

本申请实施例提供一种处理器，包括：预处理电路，配置为对待处理数据进行预处理，得到适用于卷积运算类型的预处理数据；所述待处理数据对应的运算类型为非卷积运算类型；卷积运算电路，配置为对所述预处理数据进行卷积运算处理，得到所述待处理数据的处理结果。本申请实施例还提供一种处理方法、数据处理芯片和电子设备。子设备。子设备。

【技术实现步骤摘要】
一种处理器、处理方法、芯片和电子设备


[0001]本申请涉及电子
，尤其涉及一种处理器、处理方法及芯片、电子设备。

技术介绍

[0002]人工智能(Artificial Intelligence，AI)技术因其优越性能而在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、生物信息学等领域中得到广泛应用。通常情况下，AI算法可以对诸如图像数据的数据集进行处理，得到用户感兴趣的信息，例如人脸识别、入侵检测，活物检测，方向检测，对象分类，行为计数等。
[0003]目前，电子设备正朝着小型化和轻薄化的方向发展，然而实现AI算法需要大量的硬件运算资源，如何节省硬件运算资源，是亟待解决的技术问题。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供一种处理器、处理方法、芯片及电子设备。
[0005]本申请的技术方案是这样实现的：
[0006]本申请实施例提供一种处理器，包括：
[0007]预处理电路，配置为对待处理数据进行预处理，得到适用于卷积运算类型的预处理数据；所述待处理数据对应的运算类型为非卷积运算类型；
[0008]卷积运算电路，配置为对所述预处理数据进行卷积运算处理，得到所述待处理数据的处理结果。
[0009]可选地，所述预处理电路的数量包括多个；不同的预处理电路配置为对不同的非卷积运算类型的待处理数据进行预处理。
[0010]可选地，所述处理器还包括数据选择电路；
[0011]所述数据选择电路的输入端分别与多个预处理电路连接，所述数据选择电路的输出端与所述卷积运算电路连接；
[0012]所述数据选择电路，配置为基于控制信息，选通目标预处理电路和所述卷积运算电路；所述目标预处理电路为所述多个预处理电路中的任意一个；
[0013]所述卷积运算电路，还配置为通过所述数据选择电路，获取所述目标预处理电路输出的所述预处理数据。
[0014]可选地，所述数据选择电路包括多个多路选择器；所述卷积运算电路包括多个乘法器，所述多个多路选择器与所述多个乘法器一一对应；其中，
[0015]第一多路选择器的输入端分别与所述多个预处理电路连接，所述第一多路选择器的输出端与第一乘法器连接；
[0016]所述第一多路选择器为所述多个多路选择器中的任意一个，所述第一乘法器为所述多个乘法器中与所述第一多路选择器对应的乘法器。
[0017]可选地，所述预处理数据包括至少一对待乘数据；所述至少一对待乘数据与所述多个乘法器具有关联关系；
[0018]所述第一多路选择器，配置为基于所述控制信息选通所述目标预处理电路和第一乘法器；
[0019]所述第一乘法器，配置为通过所述第一多路选择器，接收所述目标预处理电路输出的所述预处理数据中的第一对待乘数据；以及，对所述第一对待乘数据进行乘法处理，得到第一乘积结果；所述第一对待乘数据为所述至少一对待乘数据中与所述乘法器具有关联关系的数据。
[0020]可选地，所述卷积运算电路还包括加法器；
[0021]所述加法器的输入端分别与所述多个乘法器的输出端连接；
[0022]所述加法器，配置为对所述多个乘法器输出的乘积结果进行求和处理，得到所述待处理数据对应的处理结果。
[0023]可选地，所述处理器还包括控制电路；
[0024]所述控制电路与所述数据选择电路连接；
[0025]所述控制电路配置为：基于运算需求，向所述数据选择电路发送所述控制信息，以使所述数据选择电路基于所述控制信息选通所述目标预处理电路和所述卷积运算电路。
[0026]可选地，所述非卷积运算类型包括以下中的至少一项：
[0027]线性插值运算类型、三次方插值运算类型、平均池化运算类型、点乘运算类型、点加运算类型。
[0028]本申请一实施例提供一种处理方法，应用于上述实施例提供的处理器中，该方法包括：
[0029]通过预处理电路对待处理数据进行预处理，得到适用于卷积运算类型的预处理数据；所述待处理数据对应的运算类型为非卷积运算类型；
[0030]通过卷积运算电路对所述预处理数据进行卷积运算处理，得到所述待处理数据的处理结果。
[0031]本申请一实施例提供一种数据处理芯片，其中，该数据处理芯片中包括上述处理器。
[0032]本申请一实施例提供一种电子设备，其中，该电子设备中包括上述数据处理芯片。
[0033]本申请实施例提供的处理器，包括预处理电路和卷积运算电路，其中，预处理电路配置为对待处理数据进行预处理，得到适用于卷积运算类型的预处理数据；所处理数据对应的运算类型为非卷积运算类型；卷积运算电路，配置为对预处理数据进行卷积运算处理，得到待处理数据的处理结果。也就是说，本申请实施例提供的处理器，可以复用卷积运算电路对非卷积运算类型的数据进行处理，如此，在一定程度上节省硬件处理资源。
附图说明
[0034]图1为本申请实施例提供的一种处理器的结构示意图一；
[0035]图2为本申请实施例提供的一种像素点线性插值运算原理示意图；
[0036]图3为本申请实施例提供的一种卷积运算示意图；
[0037]图4为本申请实施例提供的一种平均池化运算原理示意图；
[0038]图5为本申请实施例提供的另一种卷积运算示意图；
[0039]图6为本申请实施例提供的一种处理器的结构示意图二；
[0040]图7为本申请实施例提供的一种处理器的结构示意图三；
[0041]图8为本申请实施例提供的一种处理器的结构示意图四；
[0042]图9为本申请实施例提供的一种处理方法的流程示意图。
具体实施方式
[0043]为了能够更加详尽地了解本申请实施例的特点与
技术实现思路
，下面结合附图对本申请实施例的实现进行详细阐述，所附附图仅供参考说明之用，并非用来限定本专利技术实施例。
[0044]需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。
[0045]为便于理解本申请实施例的技术方案，以下对本申请实施例的相关技术进行说明，以下相关技术作为可选方案与本申请实施例的技术方案可以进行任意结合，其均属于本申请实施例的保护范围。
[0046]AI算法中主要包括张量运算和向量运算。其中，张量运算主要针对卷积运算，其运算量占据了整个AI算法的绝大部分。向量运算主要包括池化处理，缩放处理，激活处理等。相关技术中的处理器通常采用张量运算引擎，通过大量的乘累加运算单元来完成AI算法中的卷积运算，采用向量运算引擎完成AI算法中的非卷积运算。
[0047]可以理解的是，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种处理器，其特征在于，包括：预处理电路，配置为对待处理数据进行预处理，得到适用于卷积运算类型的预处理数据；所述待处理数据对应的运算类型为非卷积运算类型；卷积运算电路，配置为对所述预处理数据进行卷积运算处理，得到所述待处理数据的处理结果。2.根据权利要求1所述的处理器，其特征在于，所述预处理电路的数量包括多个；不同的预处理电路配置为对不同的非卷积运算类型的待处理数据进行预处理。3.根据权利要求1或2所述的处理器，其特征在于，所述处理器还包括数据选择电路；所述数据选择电路的输入端分别与多个预处理电路连接，所述数据选择电路的输出端与所述卷积运算电路连接；所述数据选择电路，配置为基于控制信息，选通目标预处理电路和所述卷积运算电路；所述目标预处理电路为所述多个预处理电路中的任意一个；所述卷积运算电路，还配置为通过所述数据选择电路，获取所述目标预处理电路输出的所述预处理数据。4.根据权利要求3所述的处理器，其特征在于，所述数据选择电路包括多个多路选择器；所述卷积运算电路包括多个乘法器，所述多个多路选择器与所述多个乘法器一一对应；其中，第一多路选择器的输入端分别与所述多个预处理电路连接，所述第一多路选择器的输出端与第一乘法器连接；所述第一多路选择器为所述多个多路选择器中的任意一个，所述第一乘法器为所述多个乘法器中与所述第一多路选择器对应的乘法器。5.根据权利要求4所述的处理器，其特征在于，所述预处理数据包括至少一对待乘数据；所述至少一对待乘数据与所述多个乘法器具有...

【专利技术属性】
技术研发人员：祝叶华，孙炜，
申请(专利权)人：OPPO广东移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：