【技术实现步骤摘要】
本公开涉及计算机，尤其涉及人工智能、深度学习、神经网络、云计算等技术和芯片领域。
技术介绍
1、人工智能(artificial intelligence，ai)芯片广泛地应用于深度学习领域，利用ai芯片执行自动混合精度(automatic mixed precision，amp)计算可以应用在深度学习神经网络的推理过程和训练过程中，amp计算方法具有节省显存和计算速度快的效果。
2、amp计算涉及半精度浮点数计算，但是通用ai芯片通常不兼容半精度浮点数的运算，因此需要在通用ai芯片中增加额外的特定硬件资源，但是这样会增大ai芯片的尺寸，也会降低ai芯片的利用率。
技术实现思路
1、本公开提供了一种数据处理装置、方法、芯片、设备、存储介质以及程序产品。
2、根据本公开的一方面，提供了一种数据处理装置，包括转换单元，配置为获取多个第一浮点数，并将多个第一浮点数分别转换为多个第二浮点数，其中，多个第一浮点数各自包括1位符号位、n位第一指数位和c-n-1位第一尾数位，多个第二浮点数各自包括m位第二指数位和c-m位第二尾数位，c、n和m为大于等于1的整数，c为第一浮点数和第二浮点数各自的总位数，n＞m，c-n-1＜c-m；以及运算单元，配置为对多个第二浮点数进行运算，得到运算结。
3、根据本公开的另一方面，提供了一种集成电路芯片，包括本公开提供的数据处理装置。
4、根据本公开的另一方面，提供了一种数据处理方法，包括：获取多个第一浮点数；将多个第
5、本公开的另一个方面提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本公开提供数据处理方法。
6、根据本公开实施例的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，计算机指令用于使计算机执行本公开提供的数据处理方法。
7、根据本公开实施例的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现本公开提供的数据处理方法。
8、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种数据处理装置，包括：
2.根据权利要求1所述的装置，其中，所述转换单元包括：
3.根据权利要求2所述的装置，其中，所述第二确定子单元配置为根据所述多个第一浮点数各自的第一尾数位和符号位，确定所述多个第一浮点数各自的待处理尾数位包括：
4.根据权利要求2所述的装置，其中，所述转换子单元配置为将所述多个第一浮点数各自的指数位差值转换为所述多个第二浮点数各自的M位的第二指数位包括：
5.根据权利要求4所述的装置，其中，所述截取阈值为K；所述转换子单元配置为根据所述多个第一浮点数各自的指数位差值与所述截取阈值之间的数值关系，确定所述多个第二浮点数各自的M位的第二指数位包括：
6.根据权利要求4所述的装置，其中，所述截取阈值为K；所述截取子单元配置为根据所述多个第一浮点数各自的指数位差值，以所述多个第一浮点数各自的所述待处理尾数位的预设位为起点，截取C-M位作为所述多个第二浮点数各自的第二尾数位包括：
7.根据权利要求1所述的装置，其中，所述运算单元配置为对所述多个第二浮点数进行运算，得到运算结果包括：
...【技术特征摘要】
1.一种数据处理装置，包括：
2.根据权利要求1所述的装置，其中，所述转换单元包括：
3.根据权利要求2所述的装置，其中，所述第二确定子单元配置为根据所述多个第一浮点数各自的第一尾数位和符号位，确定所述多个第一浮点数各自的待处理尾数位包括：
4.根据权利要求2所述的装置，其中，所述转换子单元配置为将所述多个第一浮点数各自的指数位差值转换为所述多个第二浮点数各自的m位的第二指数位包括：
5.根据权利要求4所述的装置，其中，所述截取阈值为k；所述转换子单元配置为根据所述多个第一浮点数各自的指数位差值与所述截取阈值之间的数值关系，确定所述多个第二浮点数各自的m位的第二指数位包括：
6.根据权利要求4所述的装置，其中，所述截取阈值为k；所述截取子单元配置为根据所述多个第一浮点数各自的指数位差值，以所述多个第一浮点数各自的所述待处理尾数位的预设位为起点，截取c-m位作为所述多个第二浮点数各自的第二尾数位包括：
7.根据权利要求1所述的装置，其中，所述运算单元配置为对所述多个第二浮点数进行运算，得到运算结果包括：
8.根据权利要求1所述的装置，还包括：
9.根据权利要求1-8任一项所述的装置，其中，
10.一种集成电路芯片，包括：
11.一种数据处理方法，包括：
12.根据权利要求11所述的方法，其中，所述将所述多个第一浮点数分...
【专利技术属性】
技术研发人员：张辉，王京，陈庆澍，漆维，欧阳剑，
申请(专利权)人：昆仑芯北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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