一种系统及边缘设备技术方案

根据申请公开了一种系统及边缘设备。IC可以包括包括多个处理元件的神经处理单元（NPU）。每个PE可以包括被配置成执行乘法累加操作的乘法累加电路。IC可以包括耦合到NPU的中央处理单元（CPU）；以及耦合到NPU和CPU的一个或多个存储电路，所述存储电路包括指令，当由CPU执行时，所述指令使CPU执行操作。所述操作可以包括：根据指示将第一机器学习框架的元素映射到至少一个NPU或CPU中可执行的函数或操作的第一映射信息，将与NPU不兼容的第一机器学习框架的第一神经网络模型编译成可由NPU执行的第一机器代码；存储所述第一机器代码；以及将所述第一机器代码发送到所述NPU以供执行。

【技术实现步骤摘要】

本公开涉及神经网络模型编译技术。

技术介绍

1、人工智能（artificial intelligence，ai）也在逐步发展。ai通常是指计算机科学的一个领域，旨在创建一个系统，使人类智能能够执行必要的任务。这些任务可以包括通过经验学习、语言理解和处理、模式识别、决策等。ai是以算法和数据为基础构建的，模拟人类认知的侧面，适用于医疗、金融、汽车等多种领域，从根本上改变很多产业接近和完成工作的方式。

2、另外，最近为了加速人工智能（ai）的运算速度，正在开发神经处理单元（npu）。npu是为提高ai作业的处理速度而特别设计的专用硬件构成要素。npu适用于高速执行作为很多ai算法基础的神经网络运算，与通用cpu相比，可以提高数据处理速度，减少功耗。这些设备越来越多地集成到诸如智能手机、平板电脑和边缘计算设备的设备中，以更有效地执行诸如图像识别和自然语言处理之类的任务。

技术实现思路

1、本文中呈现的实施例涉及包括多个处理元件（pe）的神经处理单元（npu）、耦合到npu的中央处理单元（cpu）、npu本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种系统，包括：

2.根据权利要求1所述的系统，其中，

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5.根据权利要求1所述的系统，其中，

6.根据权利要求1所述的系统，其中，

7.根据权利要求6所述的系统，其中，

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11.一种边缘设备，包括：

12.根据权利要求11所述的边缘设备，其中，p>

13.根据...

【技术特征摘要】

1.一种系统，包括：

2.根据权利要求1所述的系统，其中，

3.根据权利要求1所述的系统，其中，

4.根据权利要求1所述的系统，其中，

5.根据权利要求1所述的系统，其中，

6.根据权利要求1所述的系统，其中，

7.根据权利要求6所述的系统，其中，

8.根据权利要求1所述的系统，其中，

9.根据权利要求1所述的系统，其中，

10.根据权利要求1所述的系统，其中，

11.一种边缘设备，包括：

【专利技术属性】
技术研发人员：金录元，具本圭，
申请(专利权)人：蒂普爱可斯有限公司，
类型：发明
国别省市：