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公开(公告)号：CN116561496A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202210114470.5
申请日：2022-01-30
Applicant: OPPO广东移动通信有限公司
IPC: G06F17/15
Abstract: 本申请实施例提供一种处理器，包括：预处理电路，配置为对待处理数据进行预处理，得到适用于卷积运算类型的预处理数据；所述待处理数据对应的运算类型为非卷积运算类型；卷积运算电路，配置为对所述预处理数据进行卷积运算处理，得到所述待处理数据的处理结果。本申请实施例还提供一种处理方法、数据处理芯片和电子设备。
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公开(公告)号：CN116501480A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202210062145.9
申请日：2022-01-19
Applicant: OPPO广东移动通信有限公司
Abstract: 本申请公开了数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读介质及产品,应用于电子设备，电子设备包括第一处理器、第二处理器以及总线，第一处理器通过数据线与第二处理器连接，第一处理器与第二处理器还分别与总线连接，方法包括：第一处理器将待处理数据通过数据线输入第二处理器；第二处理器处理待处理数据得到目标数据，将目标数据通过数据线输入第一处理器。若第一处理器和第二处理器通过总线进行数据传输，会造成系统整体运行效率较低，使系统整体功耗升高，本申请通过使用数据线连接第一处理器和第二处理器，使第一处理器和第二处理器可以通过数据线进行数据传输，提高了该系统整体运行效率，并一定程度降低了系统功耗。
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公开(公告)号：CN116484925A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202210027275.9
申请日：2022-01-11
Applicant: OPPO广东移动通信有限公司
IPC: G06N3/063 , G06N3/0464 , G06F7/544
Abstract: 本申请实施例提供了一种数据处理方法及装置、芯片、设备、存储介质，该装置中部署计算单元阵列，计算单元阵列中包括多个深度可分离卷积计算单元，每一个深度可分离卷积计算单元包括：多条乘累加器、多个中间结果累加器和一个多路选择器；其中，每条乘累加器的输出端与一个中间结果累加器的输入端连接，一个多路选择器的输入端分别与多条乘累加器的输出端和多个中间结果累加器的输出端连接；多条乘累加器，用于执行一个通道输入特征数据中多个卷积窗口数据的乘累加运算；多个中间结果累加器，用于分别对对应的乘累加器产生的中间结果进行累加运算；一个多路选择器，用于选择输出每条乘累加器的运算结果、或选择输出每个中间结果累加器的累加结果。
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公开(公告)号：CN116340200A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202111582385.3
申请日：2021-12-22
Applicant: OPPO广东移动通信有限公司
IPC: G06F12/06 , G06F12/1036
Abstract: 本申请公开了一种地址映射获取方法、装置、电子设备以及可存储介质及产品,应用于电子设备，所述电子设备包括处理器、地址映射子表以及地址映射总表，所述处理器与所述地址映射子表相连接，所述方法包括：当处理器处理目标指令时，获取与所述目标指令对应的存储指令；基于所述存储指令，获取所述存储指令对应的目标虚拟地址；若所述地址映射子表不包括或部分包括所述目标虚拟地址，基于所述目标虚拟地址以及所述地址映射总表包括的所述目标虚拟地址对应的目标物理地址，对所述地址映射子表进行更新。
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公开(公告)号：CN116185339A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202111412086.5
申请日：2021-11-25
Applicant: OPPO广东移动通信有限公司
IPC: G06F7/575 , G06N3/0464
Abstract: 本申请涉及一种基于神经网络的数据处理方法、计算装置及存储介质，属于人工智能技术领域。计算装置包括：多个数据处理器和多个级联单元，每个级联单元分别与上一个级联单元和对应的数据处理器的输出端连接；数据处理器的数据处理单元和第一乘法器的输出端均与第一加法器的输入端连接；第一加法器的输出端与第一多路选择器的第一输入端和第二多路选择器的控制输入端连接，第二多路选择器的输出端与第一多路选择器的第二输入端连接；数据处理单元的第二乘法器的输出端与取反器的输入端和第三多路选择器的第一输入端分别连接，取反器的输出端与第三多路选择器的第二输入端连接。这样提高了计算装置中硬件资源的利用率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114418080A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210108371.6
申请日：2022-01-28
Applicant: OPPO广东移动通信有限公司 , 哲库科技(上海)有限公司 , 清华大学
IPC: G06N3/063
Abstract: 本申请实施例公开了一种存算一体运算方法、忆阻器神经网络芯片及存储介质，其中，忆阻器神经网络芯片包括：至少一个模拟存算宏单元和至少一个混合存算宏单元，至少一个所述模拟存算宏单元与至少一个所述混合存算宏单元连接；所述至少一个模拟存算宏单元，用于在单元内的忆阻器阵列上施加输入的模拟电压，并将产生的模拟电流转换成预设范围内的模拟电压后输出；所述至少一个混合存算宏单元，用于在单元内的忆阻器阵列上施加所述至少一个模拟存算宏单元输出的模拟电压，并将产生的模拟电流依次进行钳位、相减、模数转换后输出。
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公开(公告)号：CN113918120A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111218718.4
申请日：2021-10-19
Applicant: OPPO广东移动通信有限公司
Abstract: 提供了一种计算装置、神经网络处理设备、芯片及处理数据的方法。该计算装置包括：数据存储器，用于存储第一矩阵和第二矩阵的矩阵数据，第一矩阵为m×s的矩阵，第二矩阵为s×n的矩阵，矩阵数据包括s组数据，其中每组数据包括第一矩阵中的一个列向量以及第二矩阵中的与列向量索引相同的一个行向量；计算模块，与数据存储器相连，用于执行第一矩阵和第二矩阵的乘法运算；调度模块，与数据存储器相连，用于控制数据存储器向计算模块输入s组数据，计算模块基于s组数据执行s次向量外积运算，以得到第一矩阵和第二矩阵的乘积结果。本申请实施例提出一种基于向量外积的矩阵乘法运算，具有更高的数据复用率，因此能够降低数据传输量和传输功耗。
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公开(公告)号：CN113887715A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111161560.1
申请日：2021-09-30
Applicant: OPPO广东移动通信有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了一种深度学习加速方法及器件、芯片、计算设备、存储介质，深度学习加速器包括：至少一个数据生成模块；至少一个数据消费模块；邮箱群组，包括多个邮箱模块；数据缓冲群组，包括多个数据缓冲区，邮箱群组中每个邮箱模块，与数据缓冲群组中一个数据缓冲区对应；其中，基于在深度学习加速器上执行的预设神经网络的网络结构确定的管理配置信息，邮箱群组被配置成：邮箱群组中的每个邮箱模块与对应的数据生成模块、数据消费模块和数据缓冲区分别连接；以及，数据缓冲群组中每个数据缓冲区，还与对应同一邮箱模块的数据生成模块和数据消费模块分别连接。
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公开(公告)号：CN117666935A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202211066127.4
申请日：2022-09-01
Applicant: OPPO广东移动通信有限公司
IPC: G06F3/06 , G06F13/16 , G06F1/3234
Abstract: 本公开提供了一种数据处理装置、数据处理方法、人工智能处理器、计算芯片和电子设备，涉及计算机技术领域。一种数据处理装置包括：命令下发模块，用于响应计算引擎发送的寄存器配置命令，对命令下发模块包括的命令寄存器进行配置，并通过命令寄存器发送压缩数据读取命令；数据读取模块，用于接收存储器响应压缩数据读取命令而上传且经由总线传输的压缩数据，对压缩数据进行解压缩以得到解压缩后的数据，并将解压缩后的数据发送至计算引擎。本公开可以降低人工智能处理器的功耗。
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公开(公告)号：CN117574985A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202210931472.3
申请日：2022-08-04
Applicant: OPPO广东移动通信有限公司 , 清华大学
IPC: G06N3/082 , G06N3/045 , G06N3/0495 , G06N3/0464
Abstract: 本申请实施例公开了一种神经网络模型剪枝方法、装置及存储介质，方法包括：获取原始神经网络模型对应的第一神经网络模型；其中，第一神经网络模型为在原始神经网络模型的跳连通路中插入压缩器得到的模型，原始神经网络模型包括相互耦合的主支通路和跳连通路，压缩器作为第一神经网络模型的网络层，用于将跳连通路与主支通路相互解耦；以原始神经网络模型为基准，对第一神经网络模型进行模型训练，得到第二神经网络模型；对第二神经网络模型进行网络层剪枝，得到原始神经网络模型对应的剪枝神经网络模型；剪枝神经网络模型用于对多媒体数据进行数据处理。
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