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龍圖騰網(wǎng)獲悉西安交通大學(xué)申請(qǐng)的專利一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器復(fù)雜指令集微架構(gòu)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115374922B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210924544.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N3/063；該發(fā)明授權(quán)一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器復(fù)雜指令集微架構(gòu)是由任鵬舉;陳飛;趙文哲;胡康;楊國茗;夏天設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-08-02向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器復(fù)雜指令集微架構(gòu)在說明書摘要公布了：本公開揭示了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器復(fù)雜指令集微架構(gòu)，包括：通用處理器、指令分發(fā)單元DISP、計(jì)算指令及格式轉(zhuǎn)換指令隊(duì)列IQALU、訪存指令LDMR指令隊(duì)列IQLDMR、訪存指令SVMR指令隊(duì)列IQSVMR、寫回模塊Retire、計(jì)分板、參數(shù)存儲(chǔ)模塊OP_param_talbe、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊、訪存LDMR執(zhí)行單元、訪存SVMR執(zhí)行單元、CONV調(diào)度單元、DWCL調(diào)度單元、MV調(diào)度單元、FTRANS調(diào)度單元、矩陣處理單元MPU和向量處理單元VPU。該微架構(gòu)可以使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多種算子計(jì)算并發(fā)執(zhí)行，減小片外Memory帶寬消耗。

本發(fā)明授權(quán)一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器復(fù)雜指令集微架構(gòu)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器復(fù)雜指令集微系統(tǒng)，包括： 通用處理器、指令分發(fā)單元DISP、計(jì)算指令及格式轉(zhuǎn)換指令隊(duì)列IQ（ALU）、訪存指令LDMR指令隊(duì)列IQ（LDMR）、訪存指令SVMR指令隊(duì)列IQ（SVMR）、寫回模塊Retire、計(jì)分板、參數(shù)存儲(chǔ)模塊OP_param_talbe、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊、訪存LDMR執(zhí)行單元、訪存SVMR執(zhí)行單元、CONV調(diào)度單元、DWCL調(diào)度單元、MV調(diào)度單元、FTRANS調(diào)度單元、矩陣處理單元MPU和向量處理單元VPU； 所述IQ（LDMR）中存儲(chǔ)所有的LDMR指令，所述LDMR指令負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)從DDR中搬移到第x個(gè)矩陣運(yùn)算寄存器MR[x]中；所述IQ（SVMR）中存儲(chǔ)所有的SVMR指令，所述SVMR指令負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)從第x個(gè)矩陣運(yùn)算寄存器MR[x]中搬移到DDR中；所述IQ（ALU）中存儲(chǔ)CONV指令、DWCL指令、MV指令、FTRANS指令和SETPARAM指令，其中所述CONV指令負(fù)責(zé)對(duì)數(shù)據(jù)做標(biāo)準(zhǔn)卷積運(yùn)算，所述DWCL指令負(fù)責(zé)對(duì)數(shù)據(jù)做通道channel之間無關(guān)的運(yùn)算，包括深度卷積Depth-wiseconvolution和池化Pooling操作，所述MV指令負(fù)責(zé)將第x個(gè)矩陣運(yùn)算寄存器MR[x]中的數(shù)據(jù)進(jìn)行搬移，在搬移的同時(shí)根據(jù)參數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換或重新排列，所述FTRANS指令負(fù)責(zé)ch64格式與ch8格式的數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換，所述SETPARAM指令負(fù)責(zé)配置各個(gè)算子的參數(shù)，通過該指令可以對(duì)操作數(shù)參數(shù)表OP_param_table的任意索引index進(jìn)行寫入操作； 其中，所述CONV指令的指令格式如下： CONVop_param,wt_Size,bs_Size,dSize,sLen,MRd,MRwt,MRbs,MRs1,{MRs[n]} 其中，op_param為指向操作數(shù)參數(shù)表OP_param_table的指針，表示本次卷積操作需要使用哪一組參數(shù)；wt_Size和bs_Size分別表示當(dāng)前卷積運(yùn)算的權(quán)重Weight和偏置Bias數(shù)據(jù)所占據(jù)的索引Index個(gè)數(shù)，從0開始計(jì)數(shù)；dSize表示當(dāng)前卷積運(yùn)算的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)在第x個(gè)矩陣運(yùn)算寄存器MR[x]上占據(jù)的索引Index個(gè)數(shù)，從0開始計(jì)數(shù)；sLen為當(dāng)前卷積運(yùn)算每一行源數(shù)據(jù)所占據(jù)的索引Index個(gè)數(shù)，從0開始計(jì)數(shù)；MRd、MRs[n]為結(jié)果數(shù)據(jù)與源數(shù)據(jù)的起始地址；MRbs、MRwt為偏移和權(quán)重的起始地址； 所述復(fù)雜指令集，通過軟件編程的方法，結(jié)合硬件電路設(shè)計(jì)，完成卷積和pooling的計(jì)算；所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算過程如下：輸入圖像的前處理過程，輸入圖像經(jīng)過前處理之后進(jìn)入到網(wǎng)絡(luò)的第1層計(jì)算，第1層計(jì)算輸出作為第2層的計(jì)算輸入，再經(jīng)過第2層的計(jì)算，再經(jīng)過第n-1層的計(jì)算，最后通過第n層的計(jì)算，第n層的計(jì)算輸出再經(jīng)過后處理之后，整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即計(jì)算結(jié)束；每一層的計(jì)算又分解為如下的計(jì)算過程：對(duì)于輸入的featuremap經(jīng)過N個(gè)Group的計(jì)算，所述featuremap尺寸為寬度為Xi，高度為Yi，共有Ci個(gè)通道，所述Group計(jì)算為卷積計(jì)算，其對(duì)應(yīng)的卷積核大小為M×N，共有Ki個(gè)通道，最后的輸出featuremap大小為寬度為Xo，高度為Yo，共有Co個(gè)通道；其中，每一個(gè)Group計(jì)算的核心是基于所述復(fù)雜指令的計(jì)算，即LDMR指令、SVMR指令、CONV指令、DWCL指令、MV指令、FTRANS指令及SETPARAM指令。

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