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申请/专利权人：中国电子科技集团公司第五十四研究所
摘要：本发明提出了一种神经网络流水线多核并行计算方法，属于深度学习技术领域，可以实现多个神经网络处理器核并行执行单个神经网络算法的不同部分的并行计算。本发明通过硬件自动调度与分配的方式，把单个算法拆解成多个子步骤并分配给多个神经网络处理器核。在每次计算过程中，多个神经网络处理器核并行执行单个神经网络算法的不同部分，从而实现基于流水线的并行计算。本方法降低了计算延迟，提高了计算性能。
主权项：1.一种神经网络流水线多核并行计算方法，其特征在于，包括如下步骤：1将神经网络算法二进制数据存入到内存，并将其拆解成N个二进制子数据，N个二进制子数据分别被N个神经网络处理器加载，N≥2；所述神经网络算法二进制数据来自于神经网络处理器配套编译器的输出结果；2加载M个待计算数据到内存，该待计算数据被所有神经网络处理器核所使用，M≥2；3通过硬件自动调度与分配，为每个神经网络处理器核分配二进制子数据，同时开启作为第一级流水的第一个神经网络处理器核的计算；4第一级流水的计算结束信息触发第二级流水，即第二个神经网络处理器核的开启，同时，将第一级流水的计算结束信息反馈给步骤3，从而开启新的计算任务；5从第二级流水开始，本级流水的计算结束信息触发下一级流水，即下一个神经网络处理器核的开启，同时，将本级流水的计算结束信息反馈给上一级流水，从而触发上一级流水开启新的计算任务；6第N级流水的计算结束信息触发结束判断任务，同时，第N级流水的计算结束信息反馈给上一级流水，从而触发第N-1级流水开启新的计算任务；7结束判断任务判断计算是否全部完成，如果未完成，则反馈结束信息给第N级流水，从而触发第N级流水开启新的计算任务；如果完成，则进入任务结束阶段；8任务结束阶段释放资源，然后退出并返回ok状态；不同神经网络处理器核之间通过同步信号实现任务的调度，所述同步信号包括同步触发信号和同步等待信号，其中，同步触发信号用于通知相应的神经网络处理器核开启计算，同步等待信号用于通知相应的神经网络处理器核执行等待挂起操作。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国电子科技集团公司第五十四研究所 一种神经网络流水线多核并行计算方法
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