【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种半导体装置，例如涉及执行神经网络处理的半导体装置。
技术介绍
1、专利文献1(日本专利申请特开号2002-229690)示出了一种配置，其中用于控制逻辑电路块的功率状态的功率状态控制电路和用于根据到逻辑电路块的输入的存在或不存在来控制功率状态控制电路的预测电路，被添加在配置半导体装置的逻辑电路块中的每个逻辑电路块中。这使得当片上有多种ip时，可以以独立分布式方式实现功率减少。
技术实现思路
1、例如，在诸如cnn(卷积神经网络)的神经网络的处理中，通过使用安装在半导体装置上的多个dma(直接存储器存取)控制器和多个乘法-累加单元，来执行大量的算术处理。具体地，dma控制器将存储在例如存储器中的某个卷积层的输入数据(即，像素数据和权重参数)传送到乘法-累加单元，由此使乘法-累加单元执行乘法-累加运算。此外，dma控制器将乘法-累加单元的运算结果作为下一卷积层的输入数据传送到存储器。半导体装置重复执行这种处理。
2、在这种半导体装置中，随着制造工艺的精细化和电路的成熟化，所安装的乘法-累加单元的数目增加。此外，随着神经网络的处理效率增加，单位时间内能够执行的运算的数目(即，乘法-累加单元的并行处理的数目)也增加。然而，功率消耗也会随着乘法-累加单元的并行处理数目的增加而增加。例如，在用于车辆系统等的半导体装置中，可以根据系统的电源规格、温度规格等，针对半导体装置的允许功率消耗设置上限值。当乘法-累加单元的并行处理的数目增加时，功率消耗可能超过上限值。>
3、同时，功率消耗不仅可以根据如专利文献1中所示的到乘法-累加单元的输入数据的存在或不存在而改变，而且还可以根据输入数据的模式而改变。例如，如果输入数据是相机图像的每个像素值，则功率消耗可以根据密度改变而改变。具有较宽动态范围的相机往往具有较大的密度改变，使得由于相机图像具有较大密度改变，功率消耗可能变得较大。
4、因此，假设相机图像具有较大密度改变，可以设想以固定方式确定乘法-累加单元的并行处理的数目，使得功率消耗不超过上限值。然而，在该情况下，在处理具有较小密度改变的相机图像时，处理能力被过度降低，并且神经网络的处理时间可能增加。
5、下面描述的实施例从这个观点出发，并且其他问题和新颖特征将从本说明书和附图的描述变得明显。
6、根据一个实施例的半导体装置执行神经网络的处理，并且包括第一存储器和第二存储器、n个乘法-累加单元、第一dma控制器和第二dma控制器、序列控制器以及测量电路。第一存储器存储由多个权重参数组成的多个权重参数集。第二存储器存储由多个输入数据片段组成的多个输入数据集。n个乘法-累加单元能够执行并行处理，并且每个乘法-累加单元对多个权重参数集中的任一权重参数集和多个输入数据集中的任一输入数据集执行乘法-累加运算。第一dma控制器将一个或多个权重参数集从第一存储器传送到n个乘法-累加单元。第二dma控制器将一个或多个输入数据集从第二存储器传送到n个乘法-累加单元。序列控制器基于输入命令来控制第二dma控制器和n个乘法-累加单元。这里，测量电路测量在第二存储器中的输入数据集中所包含的多个输入数据片段之间的逻辑电平的匹配/不匹配的程度，并且序列控制器基于测量电路的测量结果，来控制由n个乘法-累加单元执行的并行处理的数目。
7、使用根据一个实施例的半导体装置使得可以在允许的功率消耗范围内提高神经网络的处理效率。
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1.一种半导体装置，所述半导体装置执行神经网络的处理，包括：
2.根据权利要求1所述的半导体装置，
3.根据权利要求2所述的半导体装置，
4.根据权利要求2所述的半导体装置，
5.根据权利要求1所述的半导体装置，
6.根据权利要求5所述的半导体装置，
7.根据权利要求6所述的半导体装置，还包括功率检测器，所述功率检测器用于检测所述半导体装置的功率消耗，
8.一种半导体装置，由一个半导体芯片配置，所述半导体装置包括：
9.根据权利要求8所述的半导体装置，
10.根据权利要求9所述的半导体装置，
11.根据权利要求9所述的半导体装置，
12.根据权利要求8所述的半导体装置，
13.根据权利要求12所述的半导体装置，
14.根据权利要求13所述的半导体装置，还包括功率检测器，所述功率检测器检测所述神经网络引擎的所述功率消耗，
15.根据权利要求8所述的半导体装置，
【技术特征摘要】
1.一种半导体装置，所述半导体装置执行神经网络的处理，包括：
2.根据权利要求1所述的半导体装置，
3.根据权利要求2所述的半导体装置，
4.根据权利要求2所述的半导体装置，
5.根据权利要求1所述的半导体装置，
6.根据权利要求5所述的半导体装置，
7.根据权利要求6所述的半导体装置，还包括功率检测器，所述功率检测器用于检测所述半导体装置的功率消耗，
8.一种半导体装置，由一个半...
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