【技术实现步骤摘要】
本申请涉及神经网络，具体涉及一种数据搬运方法、组件和存储介质。
技术介绍
1、在神经网络加速器中，需要以硬件的形式实现深度学习神经网络中的各种算子中，有两类特殊算子：一类统称为激活函数，通常为经过深度学习算法工程师设计的非线性运算；另一类为数据重排算子，将内存中的数据更换布局结构。
2、在构思并形成本申请的过程中，申请人发现，硬件电路难以实现非线性计算，同时非线性计算的种类很多且还在持续增加，将所有这些非线性计算通过硬件电路实现的方法代价很大，也不能做到可拓展，因此通常使用查找表实现，但单独的非线性计算层在硬件上涉及到大量读写，效率很低；而数据重排算子也需要大量读写操作，单独执行效率很低。
技术实现思路
1、为了缓解上述问题，本申请提供一种数据搬运方法，包括：
2、响应于神经网络的编译操作，获取函数运算前的第一数据和运算后的第二数据；
3、根据所述第一数据和所述第二数据，建立数据查找表，以记录所述神经网络的编译结果；
4、响应于数据搬运操作，...
【技术保护点】
1.一种数据搬运方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的数据搬运方法，其特征在于，所述根据所述第一数据和所述第二数据，建立数据查找表的步骤包括：
3.如权利要求2所述的数据搬运方法，其特征在于，所述根据所述数据对应关系，建立所述数据查找表的步骤包括：
4.如权利要求1所述的数据搬运方法，其特征在于，所述响应于数据搬运操作，加载所述数据查找表，根据读取的数据内容和所述数据查找表的对应关系，获取所述函数运算的计算结果的步骤之前包括：
5.如权利要求4所述的数据搬运方法，其特征在于，所述将所述计算结果写入所述数据搬运操...
【技术特征摘要】
1.一种数据搬运方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的数据搬运方法，其特征在于，所述根据所述第一数据和所述第二数据，建立数据查找表的步骤包括：
3.如权利要求2所述的数据搬运方法，其特征在于，所述根据所述数据对应关系，建立所述数据查找表的步骤包括：
4.如权利要求1所述的数据搬运方法，其特征在于，所述响应于数据搬运操作，加载所述数据查找表，根据读取的数据内容和所述数据查找表的对应关系，获取所述函数运算的计算结果的步骤之前包括：
5.如权利要求4所述的数据搬运方法，其特征在于，所述将所述计算结果写入所述数据搬运操作的目的地址的...
【专利技术属性】
技术研发人员：杭圣超，何金，汪小勇，柳铭哲，卢天宇，
申请(专利权)人：思特威上海电子科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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