【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数字计算和数据处理设备领域，具体来说是一种基于risc-v的ai网络模型推理单元及网络模型推理流水线技术。
技术介绍
1、随着人工智能技术特别是深度学习的迅速发展，越来越多的复杂ai网络模型被提出，以解决各种计算问题。然而，在将这些模型部署到实际应用中时，现有技术显示出一些关键的局限性：
2、1.处理能力限制：当前的处理器架构，包括常用的通用cpu，未能提供足够的专用计算资源来有效处理深度学习模型中的大规模并行计算任务。这一局限性导致处理大型ai模型时的计算吞吐量受限，尤其是在层数深、参数众多的神经网络中。
3、2.内存带宽瓶颈：传统处理器在进行ai模型推理时面临内存带宽的瓶颈。由于模型参数和中间数据需要频繁从内存中读取，现有的内存带宽往往无法满足快速的数据交换需求，从而制约了模型推理的速度和效率。
4、3.硬件通用性导致的能耗问题：现有的处理器为了保持通用性，往往在硬件设计上未能充分优化用于特定类型的计算，如ai推理计算。这种通用性在执行专门的ai推理任务时会导致不必要的能量浪费，特别是在移动设备或需要长时间运行的系统上，高能耗问题尤为突出。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供一种基于risc-v的ai网络模型推理单元及网络模型推理流水线技术，可以有效解决
技术介绍
中所涉及的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术采取的技术方案为：
3、一种基于risc-v的人工智能网络模型推理单元，包括运算部件，
4、进一步的，所述运算部件包括矩阵乘法器，加法器，以及激活函数单元，其中所述矩阵乘法器配置为执行矩阵和向量之间的乘法运算，所述加法器配置为将矩阵乘法器的输出与偏置相加，所述激活函数单元配置为对加法器的输出应用激活函数。
5、进一步的，所述推理流程控制部件包括控制逻辑单元，定时器，以及状态监控单元，其中所述控制逻辑单元配置为基于推理流水线信息表控制运算部件的工作流程，所述定时器配置为提供运算部件工作的同步信号，所述状态监控单元配置为监控运算部件的运行状态并在出现异常时发出警报。
6、一种使用基于risc-v的人工智能网络模型推理单元的网络模型推理流水线方法，包括使用初始化模块，输入样本处理模块，推理执行模块，以及结果输出模块，其中所述初始化模块配置为加载网络模型参数并设置推理流水线信息表，所述输入样本处理模块配置为接收和预处理外部样本数据，所述推理执行模块配置为按照推理流水线信息表指定的顺序执行网络模型推理计算，所述结果输出模块配置为将推理计算结果输出至外部设备。
7、进一步的，所述初始化模块进一步配置为在加载网络模型参数时执行参数完整性和准确性的自我检测。
8、进一步的，所述输入样本处理模块进一步配置为对输入样本数据执行归一化和编码预处理，以适配网络模型的输入格式要求。
9、进一步的，所述推理执行模块进一步配置为在执行推理计算时动态调整运算部件的运算频率，以优化推理速度和能耗效率。
10、进一步的，所述结果输出模块进一步配置为对推理结果数据执行解码和反归一化处理，使得结果数据能够被外部设备直接使用。
11、本专利技术提出了一种基于risc-v的ai网络模型推理单元及其推理流水线技术，旨在通过专门设计的运算部件来优化主流网络模型推理过程中的关键运算操作。这些运算部件集成了运算状态寄存器和使能寄存器，前者用于指示运算进度，后者用于根据推理需求启用或禁用相应的运算模块。这样的设计允许网络模型推理单元在执行推理任务时，能够动态调整其硬件资源，提高计算效率和能源利用率。
12、在此基础上，本专利技术的网络模型推理单元进一步集成了ram、推理流程控制部件和推理流水线信息表，增强了其数据处理能力。ram被划分为参数区和数据区，分别用于存储模型推理过程中的固定参数和可变的样本数据及中间数据。这种分区策略在模型推理中显得尤为重要，它确保了参数的持久性和数据的实时更新，从而支持连续的、高效的数据处理。
13、推理流程控制部件是推理单元的核心，它依据由cpu提前分解并设定的运算序列来指挥推理流程。它内嵌了样本索引寄存器，记录即将被处理的样本索引值，以及推理流水线信息表，记录流水线中样本的相关信息，如样本索引、运算操作索引和模型推理缓存区基地址。这些信息的记录和更新对于保持流水线的连续运作至关重要。
14、在模型推理启动之前，cpu负责初始化网络模型推理单元，包括将预定的输入参数存入ram的参数区，设定推理流程控制部件中的运算操作索引和相关维度信息，清零样本索引寄存器，并使能必要的运算部件。通过这一初始化过程，网络模型推理单元被赋予了处理即将输入的样本数据所需的所有信息和资源。
15、在模型推理的执行阶段，推理流程控制部件周期性地为新的样本数据在ram数据区中分配地址空间，并在推理流水线信息表中为每个样本创建新的表项。这些表项包含了执行推理所需的所有关键信息，并随着样本推理的进展而逐步更新。每当有运算部件进入空闲状态时，推理流程控制部件会根据样本优先级和运算操作索引来指派下一步的运算任务。这一流程不仅确保了运算资源的充分利用，还加快了推理的总体速度。
16、最后，当一个样本的推理完成后，推理流程控制部件将推理结果存储到fifo缓冲区并通知cpu，同时释放相应的ram空间和信息表项，为下一个样本的推理做好准备。这一自动化、高效的推理过程大幅提升了ai模型在真实应用中的表现，特别是在需要处理大量数据和复杂模型的场景中。
17、与现有技术相比，本专利技术具有如下有益效果：
18、1.提高了处理效率：通过引入专门设计的运算部件，本专利技术显著提升了并行计算任务的处理能力。与传统cpu相比，这些运算部件能够更高效地处理深度学习模型中的大规模并行计算，特别是在处理层数深、参数众多的神经网络时，推理单元的计算吞吐量得到了明显的提升。
19、2.缓解内存带宽瓶颈：本专利技术通过集成ram和优化的数据流水线设计，减少了对外部内存的依赖，从而有效缓解了内存带宽瓶颈问题。这种设计使得模型参数和中间数据可以快速地在推理单元内部进行交换，降低了内存访问延迟，加速了模型推理的整体速度。
20、3.降低能耗：本专利技术利用risc-v架构的高能效特点，结合流水线技术对ai推理任务进行了硬件级别的优化。这种专用的硬件优化使得专利技术在执行ai推理任务时能够有更低的能耗，特别适合在移动设备或需要长时间运行的系统上应用，有效延长了设备的电池使用寿本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于RISC-V的人工智能网络模型推理单元，包括运算部件，运算状态寄存器，使能寄存器，集成RAM，推理流程控制部件，以及推理流水线信息表，其特征在于：所述运算部件配置为执行网络模型的推理计算，所述运算状态寄存器配置为存储运算部件的状态信息，所述使能寄存器配置为控制所述运算部件的启动和停止，所述集成RAM配置为存储网络模型参数和运算数据，所述推理流程控制部件配置为管理所述推理单元的推理流程，所述推理流水线信息表配置为指导所述运算部件按照特定顺序执行推理任务。
2.根据权利要求1所述的基于RISC-V的人工智能网络模型推理单元，其特征在于：所述运算部件包括矩阵乘法器，加法器，以及激活函数单元，其中所述矩阵乘法器配置为执行矩阵和向量之间的乘法运算，所述加法器配置为将矩阵乘法器的输出与偏置相加，所述激活函数单元配置为对加法器的输出应用激活函数。
3.根据权利要求1所述的基于RISC-V的人工智能网络模型推理单元，其特征在于：所述推理流程控制部件包括控制逻辑单元，定时器，以及状态监控单元，其中所述控制逻辑单元配置为基于推理流水线信息表控制运算部件的工作流程，
4.一种使用权利要求1所述的基于RISC-V的人工智能网络模型推理单元的网络模型推理流水线方法，其特征在于：包括使用初始化模块，输入样本处理模块，推理执行模块，以及结果输出模块，其中所述初始化模块配置为加载网络模型参数并设置推理流水线信息表，所述输入样本处理模块配置为接收和预处理外部样本数据，所述推理执行模块配置为按照推理流水线信息表指定的顺序执行网络模型推理计算，所述结果输出模块配置为将推理计算结果输出至外部设备。
5.根据权利要求4所述的网络模型推理流水线方法，其特征在于：所述初始化模块进一步配置为在加载网络模型参数时执行参数完整性和准确性的自我检测。
6.根据权利要求4所述的网络模型推理流水线方法，其特征在于：所述输入样本处理模块进一步配置为对输入样本数据执行归一化和编码预处理，以适配网络模型的输入格式要求。
7.根据权利要求4所述的网络模型推理流水线方法，其特征在于：所述推理执行模块进一步配置为在执行推理计算时动态调整运算部件的运算频率，以优化推理速度和能耗效率。
8.根据权利要求4所述的网络模型推理流水线方法，其特征在于：所述结果输出模块进一步配置为对推理结果数据执行解码和反归一化处理，使得结果数据能够被外部设备直接使用。
...【技术特征摘要】
1.一种基于risc-v的人工智能网络模型推理单元，包括运算部件，运算状态寄存器，使能寄存器，集成ram，推理流程控制部件，以及推理流水线信息表，其特征在于：所述运算部件配置为执行网络模型的推理计算，所述运算状态寄存器配置为存储运算部件的状态信息，所述使能寄存器配置为控制所述运算部件的启动和停止，所述集成ram配置为存储网络模型参数和运算数据，所述推理流程控制部件配置为管理所述推理单元的推理流程，所述推理流水线信息表配置为指导所述运算部件按照特定顺序执行推理任务。
2.根据权利要求1所述的基于risc-v的人工智能网络模型推理单元，其特征在于：所述运算部件包括矩阵乘法器，加法器，以及激活函数单元，其中所述矩阵乘法器配置为执行矩阵和向量之间的乘法运算，所述加法器配置为将矩阵乘法器的输出与偏置相加，所述激活函数单元配置为对加法器的输出应用激活函数。
3.根据权利要求1所述的基于risc-v的人工智能网络模型推理单元，其特征在于：所述推理流程控制部件包括控制逻辑单元，定时器，以及状态监控单元，其中所述控制逻辑单元配置为基于推理流水线信息表控制运算部件的工作流程，所述定时器配置为提供运算部件工作的同步信号，所述状态监控单元配置为监控运算部件的运行状态并在出现异常时发出警报。<...
【专利技术属性】
技术研发人员：李际升，赵鑫鑫，姜凯，
申请(专利权)人：山东浪潮科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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