【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机领域,尤其涉及一种控制装置及方法。
技术介绍
1、随着神经网络的发展,算力需求越来越强烈,用于执行神经网络运算的计算密集型的处理器得以快速发展。处理器可以有多种类型,比如,张量处理器(tensor processingunit,tpu)、图形处理器(graphics processing unit,gpu)、神经网络加速器(neural-network processing unit,npu)等。进一步的,处理器中包括用于执行矩阵乘的计算单元(又可称为矩阵乘计算单元),矩阵乘计算单元在执行矩阵乘的过程中,需要消耗大量的功耗,相应的,处理器的功耗也随之提升。
2、如何降低矩阵乘计算单元的功耗,是目前亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、本申请提供一种控制装置及方法,用于降低矩阵乘计算单元的功耗。
2、第一方面,本申请提供一种控制装置,该控制装置比如是计算设备,或者计算设备中的处理器。
3、该控制装置包括获取单元、计算单元和控制单元,计算单
...【技术保护点】
1.一种控制装置,其特征在于,包括获取单元、计算单元和控制单元,所述计算单元中包括N个乘累加单元;
2.如权利要求1所述的装置,其特征在于,所述控制信息指示N个控制元素,所述N个控制元素与所述N个乘累加单元一一对应;
3.如权利要求2所述的装置,其特征在于,在所述控制单元根据所述控制信息,生成所述N个乘累加单元对应的控制信号之前,所述获取单元还用于:
4.如权利要求3所述的装置,其特征在于,所述控制信息对应的N个控制元素组成控制矩阵,所述控制矩阵为上三角矩阵、下三角矩阵、对角矩阵或稀疏矩阵。
5.如权利要求1-4中任一项
...【技术特征摘要】
1.一种控制装置,其特征在于,包括获取单元、计算单元和控制单元,所述计算单元中包括n个乘累加单元;
2.如权利要求1所述的装置,其特征在于,所述控制信息指示n个控制元素,所述n个控制元素与所述n个乘累加单元一一对应;
3.如权利要求2所述的装置,其特征在于,在所述控制单元根据所述控制信息,生成所述n个乘累加单元对应的控制信号之前,所述获取单元还用于:
4.如权利要求3所述的装置,其特征在于,所述控制信息对应的n个控制元素组成控制矩阵,所述控制矩阵为上三角矩阵、下三角矩阵、对角矩阵或稀疏矩阵。
5.如权利要求1-4中任一项所述的装置,其特征在于,所述计算信息用于指示对两个输入矩阵进行矩阵乘运算,所述两个输入矩阵分别是m×n矩阵和n×k矩阵,所述m、n和k均为大于1的整数,m×k=n。
6.如权利要求1-5中任一项所述的装置,其特征在于,在所述计算单元是2d脉动阵列时,每个乘累加单元中包括一个乘累加器;或者,在所述计算单元是3d脉动阵列时,每个乘累加单元中包括n个乘累加器,n为大于1的整数。
7.如权利要求1-6中任一项所述的装置,其特征在于,所述获取单元在获取控制信息和计算信息时,具体用于:
8.一种控制方法,其特征在于,由控制装置执行,所述控制装置包括计算单元,所述计算单元中包括n个乘累加单元;
9.如权利要求8所述的方法,其特征在于,所述控制信息指示n个控制元素,所...
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