【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
技术介绍
1、一个或多个方面一般涉及促进计算环境内的处理，尤其涉及改进这样的处理。
2、为了增强数据和/或计算密集型计算环境中的处理，利用协处理器，诸如人工智能加速器(也称为神经网络处理器或神经网络加速器)。这样的加速器提供了在执行例如相关计算中使用的大量计算能力，该相关计算诸如对矩阵或张量的计算。
3、作为示例，张量计算被用在复杂处理中，包括深度学习，其是机器学习的子集。深度学习或机器学习，即人工智能的一个方面，被用于各种技术中，包括但不限于工程、制造、医学技术、汽车技术、计算机处理等。
4、张量和张量计算使得大量数据和/或详细数据能够被输入到深度学习处理中。然而，加速器受到去往/来自加速器的数据带宽的限制。以前，为了解决这种限制，采用了在加速器处的数据局部性和数据重用。在张量的使用和/或使用这种张量的处理中的进步将改进使用机器学习的技术，包括计算机处理。
技术实现思路
1、通过提供一种用于促进计算环境内的处理的计算机程序产品，克服了现有技术的缺点，...
【技术保护点】
1.一种用于促进计算环境内的处理的计算机程序产品，所述计算机程序产品包括：
2.根据前述权利要求所述的计算机程序产品，其中，所述多个操作包括：一个或多个sigmoid函数、以及一个或多个tangent函数。
3.根据前述权利要求中的任一项所述的计算机程序产品，其中，所述多个操作包括张量逐元素加法操作和张量逐元素乘法操作。
4.根据前述权利要求中的任一项所述的计算机程序产品，其中，所述多个操作包括：一个或多个sigmoid函数、一个或多个tangent函数、一个或多个张量逐元素加法操作、以及一个或多个张量逐元素乘法操作。
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【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种用于促进计算环境内的处理的计算机程序产品，所述计算机程序产品包括：
2.根据前述权利要求所述的计算机程序产品，其中，所述多个操作包括：一个或多个sigmoid函数、以及一个或多个tangent函数。
3.根据前述权利要求中的任一项所述的计算机程序产品，其中，所述多个操作包括张量逐元素加法操作和张量逐元素乘法操作。
4.根据前述权利要求中的任一项所述的计算机程序产品，其中，所述多个操作包括：一个或多个sigmoid函数、一个或多个tangent函数、一个或多个张量逐元素加法操作、以及一个或多个张量逐元素乘法操作。
5.根据前述权利要求中的任一项所述的计算机程序产品，其中，所述指令的一个或多个输入包括：一个或多个串接的张量。
6.根据前述权利要求中的任一项所述的计算机程序产品，其中，所述结果是输出张量，所述输出张量是所述指令的另一次调用的输入。
7.根据前述权利要求中的任一项所述的计算机程序产品，其中，所述循环神经网络神经元激活包括：长期短期记忆神经元激活。
8.根据前述权利要求中的任一项所述的计算机程序产品，其中，所述循环神经网络神经元激活包括：门控循环单元神经元激活。
9.根据前述权利要求中的任一项所述的计算机程序产品，其中，执行所述循环神经网络神经元激活的所述多个操作是由加速器执行的，并且产生中间计算数据，并且其中，所述方法还包括：将所述中间计算数据存储在所述加速器中。
10.根据前述权利要求中的任一项所述的计算机程序产品，其中，执行所述多个操作包括：对在空间上接近的输入数据执行所述多个操作。
11.一种用于促进计算环境内的处理的计算机系统，所述计算机系统包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：C·里彻特纳，J·布拉德伯里，L·阿尔巴拉卡特，S·魏斯豪普特，
申请(专利权)人：国际商业机器公司，
类型：发明
国别省市：
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