【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，特别是涉及一种数据处理方法、加速器、计算机设备和可读存储介质。
技术介绍
1、随着人工智能技术的发展，对神经网络模型的识别准确率要求不断地提高，神经网络模型的尺寸不断增加，参数量也呈指数级增长。受限于片内存储资源，现有的芯片很难把整个网络的全部参数一次性加载到片内存储中，通常的做法是采用分层分块的计算以解决片上存储资源不足的问题，但这种方式会增加片内片外的数据交互，而访存往往是限制加速器计算能力的主要瓶颈。因此，如何提高访存的效率，是提高加速器计算能力的关键问题。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种数据处理方法、加速器、计算机设备和可读存储介质，能够调整数据序列中零值分布情况，有效改善权重数据压缩效果，提高神经网络模型的数据交互效率，进而提高加速器计算能力。
2、第一方面，本申请提供了一种数据处理方法，包括：
3、确定待处理的权重数据段；权重数据段为对人工智能模型的权重数据进行划分得到的，包括k个位置下的元素数据；
<...【技术保护点】
1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定待处理的权重数据段，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求1至3中任意一项所述的方法，其特征在于，所述第一位置为所述K个位置中的首位置，所述预设移动方向为前向方向，所述第二位置为所述K个位置中的末位置。
5.根据权利要求1至3中任意一项所述的方法，其特征在于，所述第一位置为所述K个位置中的末位置，所述预设移动方向为后向方向，所述第二位置为所述K个位置中的首位置。
6...
【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定待处理的权重数据段，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求1至3中任意一项所述的方法，其特征在于，所述第一位置为所述k个位置中的首位置，所述预设移动方向为前向方向，所述第二位置为所述k个位置中的末位置。
5.根据权利要求1至3中任意一项所述的方法，其特征在于，所述第一位置为所述k个位置中的末位置，所述预设移动方向为后向方向，所述第二位置为所述k个位置中的首位置。
6.一种数据处理方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋雅伦，旷开智，曾海恩，周涤非，
申请(专利权)人：深圳市欧冶半导体有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。