System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 稀疏性感知的存算一体制造技术_技高网

稀疏性感知的存算一体制造技术

技术编号:40786312 阅读:8 留言:0更新日期:2024-03-28 19:18
本公开的某些方面提供了用于在包括多个位单元的存算一体(CIM)阵列中执行机器学习计算的技术,包括:确定到机器学习模型的输入数据的稀疏性超过输入数据稀疏性阈值;在处理该输入数据之前基于该输入数据的该稀疏性来禁用该CIM阵列中的一个或多个位单元;用该CIM阵列中未禁用的位单元处理该输入数据以生成输出值;基于该稀疏性将补偿应用于该输出值以生成经补偿的输出值;以及输出该经补偿的输出值。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】


技术介绍


技术实现思路

【技术保护点】

1.一种方法,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其中在处理所述输入数据之前基于所述输入数据的所述稀疏性来禁用所述CIM阵列中的一个或多个位单元包括禁用所述CIM阵列的相关联激活输入值针对其为0的每一行。

3.根据权利要求1所述的方法,其中在数字域中应用所述补偿。

4.根据权利要求1所述的方法,还包括:

5.根据权利要求1所述的方法,还包括:

6.根据权利要求5所述的方法,其中根据所述权重数据的所述稀疏性对所述权重数据进行重新定序包括:

7.根据权利要求6所述的方法,其中基于所述经重新定序的权重数据来禁用所述CIM阵列中的一个或多个位单元包括禁用位单元的一个或多个块,其中所述一个或多个块中的每个块包括多个具有权重值0的位单元。

8.根据权利要求5所述的方法,还包括:

9.根据权利要求8所述的方法,还包括:

10.根据权利要求1所述的方法,其中确定所述输入数据的所述稀疏性包括确定所述输入数据中的具有激活输入值0的激活输入的计数。

11.根据权利要求1所述的方法,还包括确定到所述机器学习模型的所述输入数据的所述稀疏性超过输入数据稀疏性阈值。

12.一种方法,包括:

13.根据权利要求12所述的方法,其中:

14.根据权利要求12所述的方法,还包括:

15.根据权利要求14所述的方法,还包括:

16.一种处理系统,包括:

17.根据权利要求16所述的处理系统,其中为了在处理所述输入数据之前基于所述输入数据的所述稀疏性来禁用所述CIM阵列中的一个或多个位单元,所述一个或多个处理器被进一步配置为禁用所述CIM阵列的相关联激活输入值针对其为0的每个字线。

18.根据权利要求16所述的处理系统,其中在数字域中应用所述补偿。

19.根据权利要求16所述的处理系统,其中所述一个或多个处理器被进一步配置为:

20.根据权利要求16所述的处理系统,其中所述一个或多个处理器被进一步配置为:

21.根据权利要求20所述的处理系统,其中为了根据所述权重数据的所述稀疏性对所述权重数据进行重新定序,所述一个或多个处理器被进一步配置为:

22.根据权利要求21所述的处理系统,其中为了基于所述经重新定序的权重数据来禁用所述CIM阵列中的一个或多个位单元,所述一个或多个处理器被进一步配置为禁用位单元的一个或多个块,其中所述一个或多个块中的每个块包括多个具有权重值0的位单元。

23.根据权利要求20所述的处理系统,其中所述一个或多个处理器被进一步配置为:

24.根据权利要求23所述的处理系统,其中所述一个或多个处理器被进一步配置为:

25.根据权利要求16所述的处理系统,其中为了确定所述输入数据的所述稀疏性,所述一个或多个处理器被进一步配置为确定所述输入数据中的具有激活输入值0的激活输入的计数。

26.根据权利要求16所述的处理系统,其中所述一个或多个处理器被进一步配置为确定到所述机器学习模型的所述输入数据的所述稀疏性超过输入数据稀疏性阈值。

27.一种处理系统,包括:

28.根据权利要求27所述的处理系统,其中:

29.根据权利要求12所述的处理系统,其中所述一个或多个处理器被进一步配置为:

30.根据权利要求29所述的处理系统,其中所述一个或多个处理器被进一步配置为:

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【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】

1.一种方法,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其中在处理所述输入数据之前基于所述输入数据的所述稀疏性来禁用所述cim阵列中的一个或多个位单元包括禁用所述cim阵列的相关联激活输入值针对其为0的每一行。

3.根据权利要求1所述的方法,其中在数字域中应用所述补偿。

4.根据权利要求1所述的方法,还包括:

5.根据权利要求1所述的方法,还包括:

6.根据权利要求5所述的方法,其中根据所述权重数据的所述稀疏性对所述权重数据进行重新定序包括:

7.根据权利要求6所述的方法,其中基于所述经重新定序的权重数据来禁用所述cim阵列中的一个或多个位单元包括禁用位单元的一个或多个块,其中所述一个或多个块中的每个块包括多个具有权重值0的位单元。

8.根据权利要求5所述的方法,还包括:

9.根据权利要求8所述的方法,还包括:

10.根据权利要求1所述的方法,其中确定所述输入数据的所述稀疏性包括确定所述输入数据中的具有激活输入值0的激活输入的计数。

11.根据权利要求1所述的方法,还包括确定到所述机器学习模型的所述输入数据的所述稀疏性超过输入数据稀疏性阈值。

12.一种方法,包括:

13.根据权利要求12所述的方法,其中:

14.根据权利要求12所述的方法,还包括:

15.根据权利要求14所述的方法,还包括:

16.一种处理系统,包括:

17.根据权利要求16所述的处理系统,其中为了在处理所述输入数据之前基于所述输入数据的所述稀疏性来禁用所述cim阵列中的一个或多个位单元,所述一个或多个处理器被进一步配置为禁用所述cim阵...

【专利技术属性】
技术研发人员:R·李A·斯里瓦斯塔瓦S·A·米哈伊S·沃德瓦
申请(专利权)人:高通股份有限公司
类型:发明
国别省市:

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